Курс Python → Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky

Команда %rerun в Jupyter Notebook предназначена для перезапуска предыдущей ячейки с кодом. Это может быть полезно, если вы хотите повторно выполнить определенный участок кода, например, для изменения параметров или обновления данных. В контексте работы с библиотекой dostoevsky этот функционал может быть использован для пересборки эмоциональной окраски текста, анализ которого проводится с помощью данной библиотеки.

Для использования команды %rerun в Jupyter Notebook необходимо просто ввести данную команду в ячейке с кодом и выполнить ее. После этого предыдущая ячейка будет перезапущена, и все изменения, связанные с этим действием, будут отражены в результате выполнения кода.

Пример использования команды %rerun с библиотекой dostoevsky может выглядеть следующим образом:


# импорт необходимых модулей
from dostoevsky.tokenization import RegexTokenizer
from dostoevsky.models import FastTextSocialNetworkModel

# создание экземпляра модели
model = FastTextSocialNetworkModel(tokenizer=tokenizer)

# анализ текста с получением эмоциональной окраски
text = "Текст для анализа"
results = model.predict(text, k=2)

# вывод результатов анализа
print(results)

В данном примере мы создаем экземпляр модели для анализа текста с помощью библиотеки dostoevsky и подаем на вход текст для анализа. После выполнения кода мы получаем результаты анализа, которые могут содержать информацию о позитивной и негативной эмоциональной окраске текста.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Многопроцессорное программирование в Python
  2. Закрытие файла в Python
  3. Форматирование объектов с модулем pprint
  4. Оператор in для Python
  5. Создание функций с произвольным количеством аргументов
  6. Выборка чисел
  7. Удаление специальных символов с помощью re.sub
  8. Описание скриптов в README
  9. Генератор чисел Фибоначчи
  10. Установка виртуального окружения Python
  11. Фильтрация данных в Python.
  12. Функция zip() — объединение последовательностей
  13. Проверка надежности пароля на Python
  14. enumerate() в Python для работы с индексами
  15. Обновление множества в Python
  16. Работа со словарями с defaultdict из collections
  17. Удаление элементов из списка в Python.
  18. Подсчет элементов в списке с Counter
  19. Оператор «or» в Python
  20. Ускоренный импорт библиотек
  21. Отрицательные индексы списков
  22. Функция enumerate() в Python
  23. Модуль array: создание и использование массивов
  24. Управление ресурсами с контекстными менеджерами
  25. Метод count() для списков
  26. Профилирование кода на Python
  27. Работа со слайсами
  28. Установка пакета в Python
  29. Декоратор защиты анонимных пользователей
  30. Поиск наиболее частого элемента
  31. Измерение времени выполнения с помощью time
  32. Форматирование строк в Python
  33. Удаление элементов во время итерации
  34. Запуск внешних программ с subprocess
  35. Декораторы в Python
  36. Работа с кортежами в Python
  37. Присвоение и ссылки
  38. Очистка списка от False, None, 0, «»
  39. Magic Commands — улучшение работы с Python
  40. Генерация резюме в Gensim
  41. Обновление шаблона base.html
  42. Склеивание строк без циклов
  43. Создание списка через цикл
  44. Python Менеджер контекста
  45. Создание новых функций с помощью functools.partial
  46. Метод __iand__ для пользовательских классов
  47. Просмотр атрибутов и методов класса

Marketello читают маркетологи из крутых компаний