中文情绪识别api

本文记录了使用Django部署基于Keras的情感识别模型过程中遇到的文件路径、版本兼容和多线程问题,以及解决方案。在Django中加载Keras模型时,需要特别注意文件路径的设置、Keras和TensorFlow版本的匹配,以及在多线程环境下如何确保模型的正确运行。最后分享了GitHub项目链接。

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前言

国庆的时候用LSTM搭建的了一个神经网络,训练微博数据集来进行情感多分类。后来觉得之前那个数据集不太行,所以经过大量的资料搜索,使用了当前这个数据集。数据集的提供方是清华大学计算机系黄民烈副教授。共4万多条句子,分为其他(Null), 喜好(Like),悲伤(Sad),厌恶(Disgust),愤怒(Anger),高兴(Happiness)六类。相对之前那个数据集更具权威性和准确性。

示例

调用接口

http://jie12366.xyz:86/test/?sentence=卧槽

响应数据

{"code": 200, "msg": "厌恶"}

通过Django部署keras模型

重新训练模型后,我就想把它用在之前的web项目中。开始想的是直接用java调用python程序,试了试,效果不太理想。然后就硬着头皮学了一下Django框架,挺好上手的,看了下官方文档,就搭了个demo,把预测程序放进去用了。但是还是遇到了一些坑,在此记录一下吧。

坑1——Django下的文件路径问题

因为第一次接触Django,很多问题也不太懂。开始以为加载文件就是类似加载静态文件就行了,然而我错了,它根本不能被认出来。然后只能把它当做外部文件来加载。解决方法如下:
将文件保存在django项目根目录中,并在settings.py文件中添加以下内容.


                
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