ABSA-PyTorch使用 PyTorch 实现的基于方面的情感分析

ABSA-PyTorch 是一个基于方面的情感分析，使用 PyTorch 实现。

要求

• pytorch >= 0.4.0


• numpy >= 1.13.3


• sklearn


• python 3.6 / 3.7


• transformers

要安装要求内容，请运行pip install -r requirements.txt.

• 对于非基于 BERT 的模型， 需要 GloVe 预训练的词向量，更多细节请参考 data_utils.py。

用法

训练

python train.py --model_name bert_spc --dataset restaurant

• 所有实现的模型都列在模型目录中。


• 有关更多训练参数，请参阅 train.py。


• 有关 k-fold 交叉验证支持，请参阅train_k_fold_cross_val.py。

推理

• 对于非基于 BERT 的模型和基于 BERT 的模型，请参阅 infer_example.py。

提示

• 对于非基于 BERT 的模型，训练过程不是很稳定。


• 基于 BERT 的模型对小数据集上的超参数（尤其是学习率）更敏感，请参阅此问题。


• 对特定任务进行微调是释放 BERT 真正威力所必需的。

框架

对于灵活的训练/推理和方面术语提取，请尝试 PyABSA，它包含此存储库中的所有模型。