2021-02-04 分類: 網(wǎng)站建設(shè)
17行代碼跑最新NLP模型?你也可以!
- Senta是百度NLP開放的中文情感分析模型,可以用于進(jìn)行中文句子的情感分析,輸出結(jié)果為{正向/中性/負(fù)向}中的一個(gè),關(guān)于模型的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié),請查看Senta----github.com/PaddlePaddle/Paddlehub/demo/senta
- PaddleHub是基于PaddlePaddle開發(fā)的預(yù)訓(xùn)練模型管理工具,可以借助預(yù)訓(xùn)練模型更便捷地開展遷移學(xué)習(xí)工作。
總結(jié)
1.模型計(jì)算耗時(shí)較小,使用體驗(yàn)不錯(cuò)。
2.成語情感分析方面,我專門挑選的是一些比較難從字面理解的,容易混淆情感的成語(比如差強(qiáng)人意被判定為消極),這些也是高考常考的內(nèi)容。雖然最后模型正確率只有一般,但是我認(rèn)為是可以接受的,適當(dāng)增加成語語句作為訓(xùn)練語料會(huì)使模型"更懂"中文。
大家有興趣的可以試一試一些比較容易從字面理解情感的成語,我覺得得分會(huì)比本次評(píng)測的結(jié)果要好。
3.轉(zhuǎn)折語句情感分析本身也是對模型的一種挑戰(zhàn),實(shí)測效果為65分,個(gè)人覺得模型對于像“但是”,“雖然”這樣的詞語沒有足夠的attention,因?yàn)檫@些轉(zhuǎn)折詞背后的語義往往才是最影響整個(gè)句子的情感的,最終評(píng)分65分,個(gè)人認(rèn)為模型在這方面表現(xiàn)一般。
4.評(píng)分最好看的是具體場景情感分析,大概預(yù)訓(xùn)練語料中有大量的淘寶評(píng)價(jià)?像殺馬特 20 科比 這些小字眼是判定情感的關(guān)鍵,而模型也確實(shí)捕捉到并判斷出來了,這點(diǎn)比較讓我驚喜。
文章標(biāo)題:17行Python代碼做情感分析?你也可以的
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