automatic import of python-cemotionopeneuler20.03

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diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index e69de29..9724064 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -0,0 +1 @@
+/Cemotion-2.0.3.tar.gz
diff --git a/python-cemotion.spec b/python-cemotion.spec
new file mode 100644
index 0000000..a84e303
--- /dev/null
+++ b/python-cemotion.spec
@@ -0,0 +1,351 @@
+%global _empty_manifest_terminate_build 0
+Name:		python-Cemotion
+Version:	2.0.3
+Release:	1
+Summary:	基于NLP的中文情感倾向分析库
+License:	MIT License
+URL:		https://pypi.org/project/Cemotion/
+Source0:	https://mirrors.nju.edu.cn/pypi/web/packages/d5/36/62e266b05cb8f2a2f4a20786f413b06b3ef93e37607288acc98f7d4e4fac/Cemotion-2.0.3.tar.gz
+BuildArch:	noarch
+
+Requires:	python3-tqdm
+Requires:	python3-joblib
+Requires:	python3-requests
+Requires:	python3-numpy
+Requires:	python3-torch
+Requires:	python3-transformers
+
+%description
+Cemotion 是 Python 下的中文 NLP 库，可以进行中文情感倾向分析。
+
+Cemotion 2.0 模型使用 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 训练得到，会为中文文本返回 0～1 之间的情感倾向置信度 (情感极性 0 为消极，1 为积极)。
+
+使用 Cemotion，您将能够：
+- 批量分析中文文本的情感
+- 部署至 Linux、macOS、Windows 等生产环境中 (支持 Apple Silicon)
+
+该模块依赖于 PyTorch 环境（会自动安装），要求 Python 3.8 或更高版本，较老的机器可能无法运行。
+
+### 安装方法
+
+1.进入命令窗口，创建虚拟环境，依次输入以下命令
+
+Linux 和 macOS:
+
+```bash
+python3 -m venv venv #创建虚拟环境
+. venv/bin/activate #激活虚拟环境
+```
+
+Windows:
+
+```bash
+python -m venv venv #创建虚拟环境
+venv\Scripts\activate #激活虚拟环境
+```
+
+2.安装Cemotion库，依次输入
+
+```bash
+pip install --upgrade pip
+pip install cemotion
+```
+
+### 链接
+
+- GitHub https://github.com/Cyberbolt/Cemotion
+- 电光笔记 https://www.cyberlight.xyz/
+
+
+### 使用方法
+```python
+#按文本字符串分析
+from cemotion import Cemotion
+
+str_text1 = '配置顶级，不解释，手机需要的各个方面都很完美'
+str_text2 = '院线看电影这么多年以来，这是我第一次看电影睡着了。简直是史上最大烂片！没有之一！侮辱智商！大家小心警惕！千万不要上当！再也不要看了！'
+
+c = Cemotion()
+print('"', str_text1 , '"\n' , '预测值:{:6f}'.format(c.predict(str_text1) ) , '\n')
+print('"', str_text2 , '"\n' , '预测值:{:6f}'.format(c.predict(str_text2) ) , '\n')
+```
+
+
+```
+#返回内容(该模块返回了这句话的情感置信度，值在0到1之间):
+" 配置顶级，不解释，手机需要的各个方面都很完美 "
+ 预测值:0.999962 
+
+" 院线看电影这么多年以来，这是我第一次看电影睡着了。简直是史上最大烂片！没有之一！侮辱智商！大家小心警惕！千万不要上当！再也不要看了！ "
+ 预测值:0.000147
+```
+
+
+
+
+```python
+#使用列表进行批量分析
+from cemotion import Cemotion
+
+list_text = ['内饰蛮年轻的，而且看上去质感都蛮好，貌似本田所有车都有点相似，满高档的！',
+'总而言之，是一家不会再去的店。']
+
+c = Cemotion()
+print(c.predict(list_text))
+```
+
+
+```
+#返回内容(该模块返回了列表中每句话的情感置信度，值在0到1之间):
+[['内饰蛮年轻的，而且看上去质感都蛮好，貌似本田所有车都有点相似，满高档的！', 0.999962], ['总而言之，是一家不会再去的店。', 0.000194]]
+```
+
+### 2.0 版本主要更新内容
+
+1.替换依赖 TensorFlow 为 PyTorch
+
+2.将老版本的 BRNN + LSTM 更改为 BERT 模型
+
+此外，2.0 版本的接口和老版本保持相同，您可以无缝切换。
+
+
+%package -n python3-Cemotion
+Summary:	基于NLP的中文情感倾向分析库
+Provides:	python-Cemotion
+BuildRequires:	python3-devel
+BuildRequires:	python3-setuptools
+BuildRequires:	python3-pip
+%description -n python3-Cemotion
+Cemotion 是 Python 下的中文 NLP 库，可以进行中文情感倾向分析。
+
+Cemotion 2.0 模型使用 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 训练得到，会为中文文本返回 0～1 之间的情感倾向置信度 (情感极性 0 为消极，1 为积极)。
+
+使用 Cemotion，您将能够：
+- 批量分析中文文本的情感
+- 部署至 Linux、macOS、Windows 等生产环境中 (支持 Apple Silicon)
+
+该模块依赖于 PyTorch 环境（会自动安装），要求 Python 3.8 或更高版本，较老的机器可能无法运行。
+
+### 安装方法
+
+1.进入命令窗口，创建虚拟环境，依次输入以下命令
+
+Linux 和 macOS:
+
+```bash
+python3 -m venv venv #创建虚拟环境
+. venv/bin/activate #激活虚拟环境
+```
+
+Windows:
+
+```bash
+python -m venv venv #创建虚拟环境
+venv\Scripts\activate #激活虚拟环境
+```
+
+2.安装Cemotion库，依次输入
+
+```bash
+pip install --upgrade pip
+pip install cemotion
+```
+
+### 链接
+
+- GitHub https://github.com/Cyberbolt/Cemotion
+- 电光笔记 https://www.cyberlight.xyz/
+
+
+### 使用方法
+```python
+#按文本字符串分析
+from cemotion import Cemotion
+
+str_text1 = '配置顶级，不解释，手机需要的各个方面都很完美'
+str_text2 = '院线看电影这么多年以来，这是我第一次看电影睡着了。简直是史上最大烂片！没有之一！侮辱智商！大家小心警惕！千万不要上当！再也不要看了！'
+
+c = Cemotion()
+print('"', str_text1 , '"\n' , '预测值:{:6f}'.format(c.predict(str_text1) ) , '\n')
+print('"', str_text2 , '"\n' , '预测值:{:6f}'.format(c.predict(str_text2) ) , '\n')
+```
+
+
+```
+#返回内容(该模块返回了这句话的情感置信度，值在0到1之间):
+" 配置顶级，不解释，手机需要的各个方面都很完美 "
+ 预测值:0.999962 
+
+" 院线看电影这么多年以来，这是我第一次看电影睡着了。简直是史上最大烂片！没有之一！侮辱智商！大家小心警惕！千万不要上当！再也不要看了！ "
+ 预测值:0.000147
+```
+
+
+
+
+```python
+#使用列表进行批量分析
+from cemotion import Cemotion
+
+list_text = ['内饰蛮年轻的，而且看上去质感都蛮好，貌似本田所有车都有点相似，满高档的！',
+'总而言之，是一家不会再去的店。']
+
+c = Cemotion()
+print(c.predict(list_text))
+```
+
+
+```
+#返回内容(该模块返回了列表中每句话的情感置信度，值在0到1之间):
+[['内饰蛮年轻的，而且看上去质感都蛮好，貌似本田所有车都有点相似，满高档的！', 0.999962], ['总而言之，是一家不会再去的店。', 0.000194]]
+```
+
+### 2.0 版本主要更新内容
+
+1.替换依赖 TensorFlow 为 PyTorch
+
+2.将老版本的 BRNN + LSTM 更改为 BERT 模型
+
+此外，2.0 版本的接口和老版本保持相同，您可以无缝切换。
+
+
+%package help
+Summary:	Development documents and examples for Cemotion
+Provides:	python3-Cemotion-doc
+%description help
+Cemotion 是 Python 下的中文 NLP 库，可以进行中文情感倾向分析。
+
+Cemotion 2.0 模型使用 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 训练得到，会为中文文本返回 0～1 之间的情感倾向置信度 (情感极性 0 为消极，1 为积极)。
+
+使用 Cemotion，您将能够：
+- 批量分析中文文本的情感
+- 部署至 Linux、macOS、Windows 等生产环境中 (支持 Apple Silicon)
+
+该模块依赖于 PyTorch 环境（会自动安装），要求 Python 3.8 或更高版本，较老的机器可能无法运行。
+
+### 安装方法
+
+1.进入命令窗口，创建虚拟环境，依次输入以下命令
+
+Linux 和 macOS:
+
+```bash
+python3 -m venv venv #创建虚拟环境
+. venv/bin/activate #激活虚拟环境
+```
+
+Windows:
+
+```bash
+python -m venv venv #创建虚拟环境
+venv\Scripts\activate #激活虚拟环境
+```
+
+2.安装Cemotion库，依次输入
+
+```bash
+pip install --upgrade pip
+pip install cemotion
+```
+
+### 链接
+
+- GitHub https://github.com/Cyberbolt/Cemotion
+- 电光笔记 https://www.cyberlight.xyz/
+
+
+### 使用方法
+```python
+#按文本字符串分析
+from cemotion import Cemotion
+
+str_text1 = '配置顶级，不解释，手机需要的各个方面都很完美'
+str_text2 = '院线看电影这么多年以来，这是我第一次看电影睡着了。简直是史上最大烂片！没有之一！侮辱智商！大家小心警惕！千万不要上当！再也不要看了！'
+
+c = Cemotion()
+print('"', str_text1 , '"\n' , '预测值:{:6f}'.format(c.predict(str_text1) ) , '\n')
+print('"', str_text2 , '"\n' , '预测值:{:6f}'.format(c.predict(str_text2) ) , '\n')
+```
+
+
+```
+#返回内容(该模块返回了这句话的情感置信度，值在0到1之间):
+" 配置顶级，不解释，手机需要的各个方面都很完美 "
+ 预测值:0.999962 
+
+" 院线看电影这么多年以来，这是我第一次看电影睡着了。简直是史上最大烂片！没有之一！侮辱智商！大家小心警惕！千万不要上当！再也不要看了！ "
+ 预测值:0.000147
+```
+
+
+
+
+```python
+#使用列表进行批量分析
+from cemotion import Cemotion
+
+list_text = ['内饰蛮年轻的，而且看上去质感都蛮好，貌似本田所有车都有点相似，满高档的！',
+'总而言之，是一家不会再去的店。']
+
+c = Cemotion()
+print(c.predict(list_text))
+```
+
+
+```
+#返回内容(该模块返回了列表中每句话的情感置信度，值在0到1之间):
+[['内饰蛮年轻的，而且看上去质感都蛮好，貌似本田所有车都有点相似，满高档的！', 0.999962], ['总而言之，是一家不会再去的店。', 0.000194]]
+```
+
+### 2.0 版本主要更新内容
+
+1.替换依赖 TensorFlow 为 PyTorch
+
+2.将老版本的 BRNN + LSTM 更改为 BERT 模型
+
+此外，2.0 版本的接口和老版本保持相同，您可以无缝切换。
+
+
+%prep
+%autosetup -n Cemotion-2.0.3
+
+%build
+%py3_build
+
+%install
+%py3_install
+install -d -m755 %{buildroot}/%{_pkgdocdir}
+if [ -d doc ]; then cp -arf doc %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
+if [ -d docs ]; then cp -arf docs %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
+if [ -d example ]; then cp -arf example %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
+if [ -d examples ]; then cp -arf examples %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
+pushd %{buildroot}
+if [ -d usr/lib ]; then
+	find usr/lib -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
+fi
+if [ -d usr/lib64 ]; then
+	find usr/lib64 -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
+fi
+if [ -d usr/bin ]; then
+	find usr/bin -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
+fi
+if [ -d usr/sbin ]; then
+	find usr/sbin -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
+fi
+touch doclist.lst
+if [ -d usr/share/man ]; then
+	find usr/share/man -type f -printf "/%h/%f.gz\n" >> doclist.lst
+fi
+popd
+mv %{buildroot}/filelist.lst .
+mv %{buildroot}/doclist.lst .
+
+%files -n python3-Cemotion -f filelist.lst
+%dir %{python3_sitelib}/*
+
+%files help -f doclist.lst
+%{_docdir}/*
+
+%changelog
+* Wed May 10 2023 Python_Bot <Python_Bot@openeuler.org> - 2.0.3-1
+- Package Spec generated
diff --git a/sources b/sources
new file mode 100644
index 0000000..fccf9ca
--- /dev/null
+++ b/sources
@@ -0,0 +1 @@
+60b72c53e70191794e3314fb22dc03ab  Cemotion-2.0.3.tar.gz