Olá Micael,
Você pode primeiro fazer uma pequena modificação na função get_predictions, para retornar o valor ao invés de exibi-lo na tela:
def get_prediction(sentence): tokens = encode_sentence(sentence) inputs = tf.expand_dims(tokens, 0) # (batch_size) (1,...) output = Dcnn(inputs, training=False) sentiment = math.floor(output*2) if sentiment == 0: return 'negative' elif sentiment == 1: return 'positive'
Agora, pode organizar suas frases em um dataframe e adicionar o resultado desta forma:
texts = ["This movie was pretty interesting", "I'd rather not do that again", "What a great time to be alive", "I wish this never happened"]
df = pd.DataFrame({'text': texts})
df['emotion'] = df['text'].map(get_prediction)
print(df)
<out>
text emotion
--------------------------------------------
0 This movie was pretty interesting positive
1 I'd rather not do that again negative
2 What a great time to be alive positive
3 I wish this never happened negative
