Japanese-BERT-Sentiment-Analyzer

• twitterデータセットを用いたポジ/ネガ/中性の判定モデル

手順

データセットのダウンロード

• 鈴木研ホームページ よりデータセットを利用させて頂いています。

• ./dataset/ を詳しくは御覧ください。

実験環境

$ conda create -n allennlp python=3.7
$ conda activate allennlp
$ pip install -r requirements.txt

実験

$ python3 train.py

ここまでで、訓練されたモデルのパラメータが./serialization_dir/ 下に保存される

APIのコンテナ化

$ docker build -t jsa:latest .
$ docker run -d -itd -p 8000:8000 jsa

（コンテナ化しない場合）

$ uvicorn app:app --reload --port 8000 --host 0.0.0.0 --log-level trace

使用法

$ curl -X 'POST' 'http://localhost:8000/sentiment/' -H 'accept: application/json' \
       -H 'Content-Type: application/json' \
       -d '{
            "sentence": "今日はいい天気"
           }'

>> {"probs":
        {
         "neutral":0.8089876174926758,
         "negative":0.015650086104869843,
         "positive":0.17536230385303497
         }
    }