Это веб-приложение использует FastAPI для создания REST API, которое позволяет анализировать эмоциональный тон текстов с использованием модели cointegrated/rubert-tiny2-cedr-emotion-detection.

1. Установите библиотеки, упомянутые в файле requirements.txt, используя следующую команду:

pip install -r requirements.txt

2. Запустите сервер с помощью команды:

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Позволяет передать текст для анализа эмоционального тона.

• text (строка): Текст для анализа.

Пример запроса:

curl -X POST -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" -d "{\"text\": \"Я очень удивлен происходящим!\"}" http:https://xbondteam.ru:8000/predict

Пример успешного ответа:

{"текст":"Я очень удивлен происходящим!","эмоции":{"грусть":0.0012,"радость":0.0078,"злость":0.0012,"страх":0.9871,"удивление":0.0016}}

Возвращается список вероятностей для каждой из пяти эмоций: ["грусть", "радость", "злость", "страх", "удивление"].

import requests

text = "Я очень удивлен происходящим!"
url = "http:https://127.0.0.1:8000/predict"

payload = {"text": text}
response = requests.post(url, json=payload)

print(response.json())

• fastapi
• transformers
• torch
• pydantic
• decimal
• requests

Чтобы запустить тесты, выполните команду:

pytest