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input
- test_text = [
- '这车耗油很快',
- '这车开的很快',
- '这房间有一股死老鼠味道',
- '这房间有烟味',
- '他的发型像杀马特',
- '这衣服机洗掉色',
- '这衣服穿多了起球',
- '这软件容易闪退',
- '他打球的样子像蔡徐坤',
- '这把20了',
- '这把可以打',
- '他射球的样子像科比',
- '这房间的布置很有情调',
- '这酒让人回味',
- '这衣服很酷',
- '他的侧脸好像林峰',
- '五星好评',
- '以后会回购的',
- '性价比很高',
- '物美价廉',
- '这女生让我心动'
- ]
output
- 运行耗时: 2秒676毫秒
- text: 这车耗油很快, positive_prob: 0.2926, predict: negative
- text: 这车开的很快, positive_prob: 0.8478, predict: positive
- text: 这房间有一股死老鼠味道, positive_prob: 0.0071, predict: negative
- text: 这房间有烟味, positive_prob: 0.2071, predict: negative
- text: 他的发型像杀马特, positive_prob: 0.3445, predict: negative
- text: 这衣服机洗掉色, positive_prob: 0.3912, predict: negative
- text: 这衣服穿多了起球, positive_prob: 0.679, predict: positive # 错误
- text: 这软件容易闪退, positive_prob: 0.0051, predict: negative
- text: 他打球的样子像蔡徐坤, positive_prob: 0.8684, predict: positive # 错误
- text: 这把20了, positive_prob: 0.1695, predict: negative
- text: 这把可以打, positive_prob: 0.3503, predict: negative # 错误
- text: 他射球的样子像科比, positive_prob: 0.7263, predict: positive
- text: 这房间的布置很有情调, positive_prob: 0.9519, predict: positive
- text: 这酒让人回味, positive_prob: 0.7431, predict: positive
- text: 这衣服很酷, positive_prob: 0.9817, predict: positive
- text: 他的侧脸好像林峰, positive_prob: 0.5621, predict: positive
- text: 五星好评, positive_prob: 0.9971, predict: positive
- text: 以后会回购的, positive_prob: 0.6903, predict: positive
- text: 性价比很高, positive_prob: 0.9799, predict: positive
- text: 物美价廉, positive_prob: 0.9542, predict: positive
- text: 这女生让我心动, positive_prob: 0.956, predict: positive
正确率：17/20 = 85%
总结，三个不同类别的测评如下所示：
总结
1.模型计算耗时较小，使用体验不错。 （编辑：核心网）
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