Подскажите, пожалуйста, получила по коду результат: название статьи и характер ее.
Как сохранить в формате эксель и текст, чтобы были следующие строки: Название, Характер, Значение.
Вот код при получении:
from dostoevsky.tokenization import RegexTokenizer
from dostoevsky.models import FastTextSocialNetworkModel
tokenizer = RegexTokenizer()
model = FastTextSocialNetworkModel(tokenizer=tokenizer)
messages = lines
results = model.predict(messages, k = 1)
for message, sentiment in zip(messages, results):
print(message, '->', sentiment)
Вот пример вывода:
ФАС возбудила дело против Моргенштерна и Альфа-Банка -> {'skip': 0.6859594583511353}
Союз автостраховщиков поддержал перенос реформы техосмотра -> {'neutral': 0.9149109721183777}
Путин и Пашинян обсудили по телефону ситуацию в Армении -> {'neutral': 0.9324633479118347}
Прибор показал отсутствие трещины в одном из возможных мест утечки на МКС -> {'neutral': 0.8080772161483765}
Как это сохранить в нужном виде теперь в другом файле, подскажите, пожалуйста?
Как сохранить в формате эксель и текст, чтобы были следующие строки: Название, Характер, Значение.
Вот код при получении:
from dostoevsky.tokenization import RegexTokenizer
from dostoevsky.models import FastTextSocialNetworkModel
tokenizer = RegexTokenizer()
model = FastTextSocialNetworkModel(tokenizer=tokenizer)
messages = lines
results = model.predict(messages, k = 1)
for message, sentiment in zip(messages, results):
print(message, '->', sentiment)
Вот пример вывода:
ФАС возбудила дело против Моргенштерна и Альфа-Банка -> {'skip': 0.6859594583511353}
Союз автостраховщиков поддержал перенос реформы техосмотра -> {'neutral': 0.9149109721183777}
Путин и Пашинян обсудили по телефону ситуацию в Армении -> {'neutral': 0.9324633479118347}
Прибор показал отсутствие трещины в одном из возможных мест утечки на МКС -> {'neutral': 0.8080772161483765}
Как это сохранить в нужном виде теперь в другом файле, подскажите, пожалуйста?