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. Принцип одной функции
  2. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  3. Декодирование байтов в строку
  4. Отправка POST запроса на сервер.
  5. Функция reduce() из модуля functools
  6. Перетасовка списков в Python
  7. Комментарии в Python
  8. Копирование файлов с shutil()
  9. Импорт модулей и пакетов в Python
  10. Закрытие файла в Python
  11. lru_cache оптимизация функций
  12. Разбиение текста в Python
  13. Работа с GitHub в Telegram
  14. Создание циклической ссылки
  15. Курс Data Scientist в медицине
  16. Условное добавление элементов в список
  17. UserList в Python: Описание и примеры использования
  18. Функция count() в Python
  19. Получение частей дроби
  20. История Python
  21. Выражения-генераторы в Python
  22. Основные функции и модули Python
  23. Объединение кортежей в Python
  24. Поиск индекса элемента
  25. Тип CodeType в Python.
  26. Типы возвращаемых значений в Python
  27. Замена переменных в Python
  28. Работа с OpenCV
  29. Метод enumerate() в Python
  30. Решение переменной Шредингера
  31. Проверка надежности пароля на Python
  32. Создание множества в Python
  33. Удаление пробелов методом translate()
  34. Метод append() для списка
  35. Повторение элементов списков
  36. Выключение компьютера с помощью Python
  37. Функции классификации комплексных чисел
  38. Поиск индекса элемента
  39. Установка максимального количества цифр
  40. Работа с модулем random
  41. Обработка аргументов Python
  42. Оператор zip в Python
  43. IPython и Jupyter Notebook: руководство
  44. Работа со стеком в Python
  45. Инициализация объекта
  46. Преобразование многоуровневого словаря

Marketello читают маркетологи из крутых компаний