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Senta是一款百度开源的情感分析系统。
情感分析旨在自动识别和提取文本中的倾向、立场、评价、观点等主观信息。它包含各式各样的任务,比如句子级情感分类、评价对象级情感分类、观点抽取、情绪分类等。情感分析是人工智能的重要研究方向,具有很高的学术价值。同时,情感分析在消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域均有重要的应用,具有很高的商业价值。
近日,百度正式发布情感预训练模型SKEP(Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis)。SKEP利用情感知识增强预训练模型, 在14项中英情感分析典型任务上全面超越SOTA,此工作已经被ACL 2020录用。
为了方便研发人员和商业合作伙伴共享效果领先的情感分析技术,本次百度在Senta中开源了基于SKEP的情感预训练代码和中英情感预训练模型。而且,为了进一步降低用户的使用门槛,百度在SKEP开源项目中集成了面向产业化的一键式情感分析预测工具。用户只需要几行代码即可实现基于SKEP的情感预训练以及模型预测功能。
SKEP
SKEP是百度研究团队提出的基于情感知识增强的情感预训练算法,此算法采用无监督方法自动挖掘情感知识,然后利用情感知识构建预训练目标,从而让机器学会理解情感语义。SKEP为各类情感分析任务提供统一且强大的情感语义表示。
百度研究团队在三个典型情感分析任务,句子级情感分类(Sentence-level Sentiment Classification),评价对象级情感分类(Aspect-level Sentiment Classification)、观点抽取(Opinion Role Labeling),共计14个中英文数据上进一步验证了情感预训练模型SKEP的效果。实验表明,以通用预训练模型ERNIE(内部版本)作为初始化,SKEP相比ERNIE平均提升约1.2%,并且较原SOTA平均提升约2%。
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