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 --reload

Позволяет передать текст для анализа эмоционального тона.

• text (строка): Текст для анализа.

Пример запроса:

curl -X POST https://localhost:8080/predict -H "Content-Type: application/json" -d '{"text": "Я очень удивлен происходящим!"}'

Пример успешного ответа:

[
    [0.05, 0.78, 0.02, 0.08, 0.07]
]

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

import requests

text = "Я очень удивлен происходящим!"
url = "https://127.0.0.1:8000/predict?text=" + text
payload = {"text": text}

response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json())

• fastapi==0.68.1
• torch==1.9.0
• transformers==4.10.2
• requests==2.26.0