如何将情感分类器应用于数据挖掘

Question

我有一份包含调查答案的数据。其中三列是开放式答案。使用HuggingFace NLP，我使用了一个预先训练过的情感分析分类器。请查找以下代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
classifier = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
classifier("This community is so helpful!")

分类器测试的结果是：{‘标签’：'5星‘，’分数‘：0.800311}

我想做的是让分类器运行在我的开放式响应，并在我的数据中的新列，它包括星星和排名得分。

任何帮助都将不胜感激。

编辑:我通过本地csv上传了数据集。我想使用的dataframe列名是"Q72“。

Answer 1

在列上应用模型，并使用赋值函数创建另一列：

df = (
    df
    .assign(sentiment = lambda x: x['Q72'].apply(lambda s: classifier(s)))
    .assign(
         label = lambda x: x['sentiment'].apply(lambda s: (s[0]['label'])),
         score = lambda x: x['sentiment'].apply(lambda s: (s[0]['score']))
    )
)