TGViewer
Аналитик данных Аналитик данных @dataanlitics · 6.25K subscribers
Post #331 1.18K
🔥 Простой анализ настроений с использованием Hugging Face Transformer

Используйте библиотеку transformers от Hugging Face для легкой интеграции моделей машинного обучения в ваши проекты.

Ниже представлен код, который загружает предобученную модель и делает прогноз на входном тексте.


from transformers import pipeline
# Загружаем модель для анализа настроений
sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis")
# Пример текста для анализа
text = "Я очень доволен результатом работы этой команды!"
# Выполняем анализ настроений
results = sentiment_analysis(text)
# Выводим результаты
for result in results:
print(f"Настроение: {result['label']}, Уверенность: {round(result['score'], 2)}")


#junior
  • ❤ 3
  • 👍 1
More from @dataanlitics
  1. Sep 22, 2026👣 Google открыла исходный код AX, среды для запуска AI-агентов в продакшене. AX изолирует…
  2. Sep 15, 2026📘 Бесплатный 17-страничный PDF по Hidden Markov Models (HMM) Короткий материал от Stanfor…
  3. Sep 15, 2026🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL SQL можно знать годами и всё равно тер…
  4. Sep 10, 2026✔️ Hugging Face запустила агента для ML-экспериментов Платформа встроила в свой чат-бот от…
  5. Aug 19, 2026Как нормально тестировать AI-агента, если правильный ответ ещё ничего не доказывает У обыч…
  6. Aug 16, 2026⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском Как заставить AI-агента писать код надёжно…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →