Славянские Боги Зла
В своем проекте посвященный Богам Зла был использован искусственный интеллект. Цель проекта: научиться пользоваться нейросетями. Для его создания я обратилась к ИИ «Нейроплод».
Изображения ИИ по описанию Богов
Нейросеть выдала результат по запросу «Анализ мнения людей о славянских Богах Зла»
Данные о мнении людей о славянских богах могут варьироваться в зависимости от культурного контекста и региона. В славянской мифологии основным божеством, ассоциируемым со злом, является Чернобог, хотя он не всегда воспринимается однозначно. Вот краткий обзор мнений о некоторых из славянских божеств зла:
Чернобог
Образ: Обычно воспринимается как бог тьмы, зла и невзгод. Мнение: В современном сознании он часто рассматривается как антипод Белобога (бога света). Мнения о Чернобоге могут быть противоречивыми: некоторые видят в нем символ силы и природной стихии, другие — олицетворение негативных аспектов.
Ярило
Образ: Ярило — бог весны, плодородия, иногда ассоциируется с разрушительными аспектами, такими как войны и эксцессы. Мнение: Хотя Ярило в целом положительен, его агрессивные проявления вызывают страх. Это может отражать напряженность между жизнью и смертью.
Мокошь (в некоторых версиях) Образ: Хотя Мокошь чаще ассоциируется с женским божеством, связующим землю и урожай, в некоторых интерпретациях ей приписываются темные стороны, связанные с судьбой и магией. Мнение: Многие считают Мокошь защитницей, но в контексте негатива она может представлять судьбу и разруш
Результат по запросу «Код на языке программирования Python „Анализ мнения людей о славянских Богах Зла“
Для анализа мнения людей о славянских Богах Зла на Python, можно использовать технологии обработки естественного языка (NLP) и библиотеку для анализа настроений. Сначала, вам понадобятся данные для анализа. Это могут быть тексты из социальных сетей, форумы или статьи, где обсуждаются славянские Боги Зла.
Вот простой пример кода, который создает анализ мнения на основе текста, используя библиотеку nltk и TextBlob:
import pandas as pd from textblob import TextBlob import matplotlib.pyplot as plt
Пример данных: замените это своими текстами
data = { 'comments': [ «Я считаю, что Велес — это зло!», «Несмотря на все, я уважаю Перуна.», «Сварог — хороший бог, но у него есть темные стороны.», «Кто-то говорит, что Мара — это зло, но это не так.», «Богини Леля и Морена вызывают мой страх.» ] }
Преобразование данных в DataFrame
df = pd.DataFrame (data)
Функция для определения настроения
def get_sentiment (text): analysis = TextBlob (text) return analysis.sentiment.polarity # Возвращает значение от -1 до 1
Применяем функцию ко всем комментариям
df['sentiment'] = df['comments'].apply (get_sentiment)
Вывод результатов
Визуализация результатов
plt.figure (figsize=(10, 6)) plt.barh (df['comments'], df['sentiment'], color='blue') plt.xlabel ('Sentiment Score') plt.title ('Sentiment Analysis of Comments about Slavic Gods of Evil') plt.axvline (0, color='red', linestyle='--') # линия для нуля plt.show ()
Установка необходимых библиотек
Для запуска этого кода вам нужно установить следующие библиотеки:
pip install pandas textblob matplotlib
Запуск кода
Скопируйте код в файл sentiment_analysis.py.
Запустите его, используя Python.
Что делает этот код
Определяет данные, представляющие мнения о славянских богах.
Использует TextBlob для анализа настроений (возврат положительного/отрицательного значения).
Визуализирует результат с помощью столбчатой диаграммы.
Этот код является базовым примером. Для более глубокого анализа вы можете использовать более сложные модели машинного обучения, такие как spaCy или transformers от Hugging Face. Сбор реальных данных для анализа и их очистка также являются важными этапами проекта.
Идея анализа для создания маркетинг хода в хоррор сфере
Вывод
В ходе работы над проектом я смогла закрепить свои навыки работы с ИИ с разными задачами.
Ссылки на нейросети
Чат с нейросетью https://chatinfo.ru/
Нейросеть для создания изображений и текстов https://nplod.ru/index.html
