# -*- coding: utf-8 -*-
# file: extract_aspects_chinese.py
# time: 2021/5/27 0027
# author: yangheng <<EMAIL>>
# github: https://github.com/yangheng95
# Copyright (C) 2021. All Rights Reserved.
import pandas as pd

from pyabsa import ATEPCCheckpointManager, ABSADatasetList, available_checkpoints

# checkpoint_map = available_checkpoints(from_local=False)

examples1 = ['照 大 尺 寸 的 照 片 的 时 候 手 机 反 映 速 度 太 慢',
             '关 键 的 时 候 需 要 表 现 持 续 影 像 的 短 片 功 能 还 是 很 有 用 的',
             '相 比 较 原 系 列 锐 度 高 了 不 少 这 一 点 好 与 不 好 大 家 有 争 议',
             '相比较原系列锐度高了不少这一点好与不好大家有争议',
             '这款手机的大小真的很薄，但是颜色不太好看， 总体上我很满意啦。']

# 从Google Drive下载提供的预训练模型
aspect_extractor = ATEPCCheckpointManager.get_aspect_extractor(checkpoint='chinese', eval_batch_size=256)

# examples = examples1
examples = ABSADatasetList.Phone
res = aspect_extractor.extract_aspect(inference_source=examples,  # list-support only, for now
                                      print_result=True,  # print the result
                                      pred_sentiment=True,  # Predict the sentiment of extracted aspect terms
                                      )

# -*- coding: utf-8 -*-
# file: extract_aspects_chinese.py
# time: 2021/5/27 0027
# author: yangheng <<EMAIL>>
# github: https://github.com/yangheng95
# Copyright (C) 2021. All Rights Reserved.
import pandas as pd

from pyabsa import ATEPCCheckpointManager, ABSADatasetList, available_checkpoints

# checkpoint_map = available_checkpoints(from_local=False)

examples1 = ['照 大 尺 寸 的 照 片 的 时 候 手 机 反 映 速 度 太 慢',
             '关 键 的 时 候 需 要 表 现 持 续 影 像 的 短 片 功 能 还 是 很 有 用 的',
             '相 比 较 原 系 列 锐 度 高 了 不 少 这 一 点 好 与 不 好 大 家 有 争 议',
             '相比较原系列锐度高了不少这一点好与不好大家有争议',
             '这款手机的大小真的很薄，但是颜色不太好看， 总体上我很满意啦。']

# 从Google Drive下载提供的预训练模型
aspect_extractor = ATEPCCheckpointManager.get_aspect_extractor(checkpoint='chinese', eval_batch_size=256)

# examples = examples1
examples = ABSADatasetList.Phone
res = aspect_extractor.extract_aspect(inference_source=examples,  # list-support only, for now
                                      print_result=True,  # print the result
                                      pred_sentiment=True,  # Predict the sentiment of extracted aspect terms
                                      )

# -*- coding: utf-8 -*- # file: extract_aspects_chinese.py # time: 2021/5/27 0027 # author: yangheng <<EMAIL>> # github: https://github.com/yangheng95 # Copyright (C) 2021. All Rights Reserved. # checkpoint_map = available_checkpoints(from_local=False) # 从Google Drive下载提供的预训练模型 # examples = examples1 # list-support only, for now # print the result # Predict the sentiment of extracted aspect terms