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@@ -4,8 +4,8 @@ from transformers import BertJapaneseTokenizer, BertForSequenceClassification
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# 日本語の事前学習モデル
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MODEL_NAME = 'cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking'
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descriptions = '''BERTをchABSA-dataset
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chABSA-datasetは上場企業の有価証券報告書をベースに作成されたネガポジ用データセット'''
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tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
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bert_sc_ = BertForSequenceClassification.from_pretrained("models/")
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@@ -27,5 +27,5 @@ def func(text):
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return label
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app = gr.Interface(fn=func, inputs="
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app.launch()
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# 日本語の事前学習モデル
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6 |
MODEL_NAME = 'cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking'
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descriptions = '''BERTをchABSA-dataset※でファインチューニングしたモデルになります。
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8 |
+
※chABSA-datasetは上場企業の有価証券報告書をベースに作成されたネガポジ用データセット'''
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9 |
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10 |
tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
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11 |
bert_sc_ = BertForSequenceClassification.from_pretrained("models/")
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27 |
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28 |
return label
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30 |
+
app = gr.Interface(fn=func, inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="文章を入力してください"), outputs="label", title="ビジネス文書のネガポジ分析", description=descriptions)
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31 |
app.launch()
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