如何在DeepPavlov分类器中获得概率？

在DeepPavlov分类器中获得概率，可以通过使用模型的predict_proba方法来实现。predict_proba方法用于预测输入样本属于各个类别的概率。

以下是一个示例代码，展示如何在DeepPavlov分类器中获得概率：

from deeppavlov import build_model, configs

# 加载分类器模型
model = build_model(configs.classifiers.rusentiment_bert, download=True)

# 输入文本
text = "这是一个测试句子"

# 预测分类概率
proba = model.predict_proba([text])

# 输出概率结果
print(proba)

在上述代码中，首先使用build_model函数加载了DeepPavlov中的一个分类器模型（这里以rusentiment_bert为例）。然后，通过调用模型的predict_proba方法，传入待分类的文本，即可获得该文本属于各个类别的概率。

需要注意的是，具体的模型和配置文件可以根据实际需求进行选择和调整。在DeepPavlov的官方文档中，可以找到更多可用的模型和配置文件，以满足不同的分类任务。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。