Metadata-Version: 2.1
Name: Cemotion-apple
Version: 0.0.7
Summary: 基于NLP的中文情感倾向分析库
Home-page: UNKNOWN
Author: Cyberbolt
Author-email: 735245473@qq.com
License: UNKNOWN
Description: Cemotion是Python下的中文NLP库，可以进行 中文情感倾向分析。
        
        Cemotion的模型经循环神经网络训练得到，会为 中文文本 返回 0～1之间的 情感倾向置信度。您可以批量分析中文文本的情感，并部署至Linux、Mac OS、Windows等生产环境中，无需关注内部原理。
        
        该模块依赖于TensorFlow环境（会自动安装），较老的机器可能无法运行。
        
        
        
        ### 安装方法
        
        1.进入命令窗口，创建虚拟环境，依次输入以下命令
        
        Linux和Mac OS:
        
        ```
        python3 -m venv venv #创建虚拟环境
        . venv/bin/activate #激活虚拟环境
        ```
        
        Windows:
        
        ```
        python -m venv venv #创建虚拟环境
        venv\Scripts\activate #激活虚拟环境
        ```
        
        2.安装cemotion库，依次输入
        
        ```
        pip install --upgrade pip
        pip install cemotion
        ```
        
        附:Apple Silicon安装方法
        根据 https://www.cyberlight.xyz/passage/tensorflow-apple-m1 此文方法安装TensorFlow，之后输入以下命令安装cemotion
        ```
        pip install --upgrade pip
        pip install cemotion-apple
        ```
        
        
        
        ### 使用方法
        ```
        #按文本字符串分析
        from cemotion import Cemotion
        str_text = '内饰蛮年轻的，而且看上去质感都蛮好，貌似本田所有车都有点相似，满高档的！'
        c = Cemotion()
        print(c.predict(str_text))
        ```
        
        
        ```
        返回内容:
        text mode
        0.7465
        ```
        
        
        
        
        ```
        #使用列表进行批量分析
        from cemotion import Cemotion
        list_text = ['内饰蛮年轻的，而且看上去质感都蛮好，貌似本田所有车都有点相似，满高档的！',
        '总而言之，是一家不会再去的店。']
        c = Cemotion()
        print(c.predict(list_text))
        ```
        
        
        ```
        返回内容:
        list mode
        [['内饰蛮年轻的，而且看上去质感都蛮好，貌似本田所有车都有点相似，满高档的！', 0.7465], ['总而言之，是一家不会再去的店。', 0.7457]]
        ```
        
        
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Description-Content-Type: text/markdown
