Description
This pretrained pipeline identifies the sentiments (positive or negative) in Turkish texts.
Predicted Entities
How to use
pipeline = PretrainedPipeline("classifierdl_use_sentiment_pipeline", lang = "tr")
result1 = pipeline.annotate("Bu sıralar kafam çok karışık.")
result2 = pipeline.annotate("Sınavımı geçtiğimi öğrenince derin bir nefes aldım.")
val pipeline = new PretrainedPipeline("classifierdl_bert_sentiment_pipeline", lang = "de")
val result1 = pipeline.fullAnnotate("Bu sıralar kafam çok karışık.")(0)
val result2 = pipeline.fullAnnotate("Sınavımı geçtiğimi öğrenince derin bir nefes aldım.")(0)
Results
['NEGATIVE']
['POSITIVE']
Model Information
| Model Name: | classifierdl_use_sentiment_pipeline |
| Type: | pipeline |
| Compatibility: | Spark NLP 4.3.0+ |
| License: | Open Source |
| Edition: | Official |
| Language: | tr |
| Size: | 541.0 MB |
Included Models
- DocumentAssembler
- UniversalSentenceEncoder
- ClassifierDLModel