编排部署sentiment-analyzer情感分析系统
前言
情感分析（Sentiment Analysis）—机器学习自我提炼
情感分析（Sentiment Analysis）是一种常见的自然语言处理（NLP）方法的应用，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。在自然语言处理中，情感分析属于典型的文本分类问题，即把需要进行情感分析的文本划分为其所属类别，现在主流的情感分析方法有两种：一种基于词典的方法，一种是基于机器学习算法的方法。基于词典的方法主要通过制定一系列的情感词典和规则，对文本拆解、关键词提取，计算情感值，最后通过情感值来作为文本的情感倾向依据。这种方法往往会忽略其词顺序、语法和句法，将这段文本仅仅看做是一个词集合，因此不能充分的表达文本语义信息。比如，“A餐厅做的菜真难吃”，“B餐厅做的菜不难吃”,关两段文本的键词提取是”难吃”，通过这种方法判定得出结论：A,B餐厅做的菜都难吃，显然结论是错误的。
实战案例——容器化部署情感分析系统
案例目标
（1）了解基础服务的容器化镜像构建。
（2）了解情感分析系统服务的容器化部署
1.规划节点
192.168.1.10 master 节点
192.168.1.20 worker 节点
2.基础准备
包不能在这发，需要的主页有联系方式有偿~
K8s 集群已部署完成，将提供的压缩包 Sentiment-Analyzer.tar.gz 上传到 master节点/root 目录下并解压
构建 sa-logic 镜像
[root@master ~]# cd sentiment-analyzer/
[root@master sentiment-analyzer]# vi local.repo
[sa]
name=sa
baseurl=file:///opt/sa-repo
gpgcheck=0
enabled=1
编写 Dockerfile
[root@master sentiment-analyzer]# cat Dockerfile-logic
FROM centos:centos7.5.1804
MAINTAINER Pyy
WORKDIR /root
RUN rm -rf /etc/yum.repos.d/* COPY local.repo /etc/yum.repos.d/local.repo
COPY sa-repo /opt/sa-repo
COPY sa-logic/app.py /root/app.py
ADD sa-logic/python-packages.tar.gz /root
RUN yum -y install python3
EXPOSE 5000
CMD ["python3"],
构建 sa-webapp 镜像
[root@master sentiment-analyzer]# cat Dockerfile-webapp
FROM centos:centos7.5.1804
MAINTAINER Pyy
WORKDIR /root
COPY sa-repo /opt/sa-repo
ADD sa-webapp/go-packages.tar.gz /root
RUN go build -o webapp . EXPOSE 8080
CMD ["/root/webapp]"
先写这么多，回头在更