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SKEP: Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis

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。

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。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。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.05635

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作为初始化，具体效果如下表：

任务	数据集合	语言	指标	SKEP	数据集地址
句子级情感 分类	SST-2	英文	ACC	97.60	下载地址
	ChnSentiCorp	中文	ACC	96.08	下载地址
评价对象级的 情感分类	SE-ABSA16_PHNS	中文	ACC	65.22	下载地址
观点 抽取	COTE_DP	中文	F1	86.30	下载地址

快速开始

代码结构说明

以下是本项目主要代码结构及说明：

skep/
├── deploy # 部署
│   └── python
│       └── predict.py # python预测部署示例
├── export_model.py # 动态图参数导出静态图参数脚本
├── predict_aspect.py # 对象级的情感分类任务预测脚本
├── predict_opinion.py # 观点抽取任务预测脚本
├── predict_sentence.py # 句子级情感分类任务预测脚本
├── README.md # 使用说明
├── train_aspect.py # 对象级的情感分类任务训练脚本
├── train_opinion.py # 观点抽取任务训练脚本
└── train_sentence.py  # 句子级情感分类任务训练脚本

以句子级情感分类任务为例，详细说明SKEP模型在下游任务中该如何使用，其他任务（对象级的情感分类任务、观点抽取任务）使用方式以此类推。

数据下载

句子级情感分类数据集，本示例采用常用开源数据集ChnSenticorp中文数据集、GLUE-SST2英文数据集。这两个数据集PaddleNLP已经内置。
通过以下方式即可实现加载。

train_ds, dev_ds = load_dataset("chnsenticorp", splits=["train", "dev"])
train_ds, dev_ds = load_dataset("glue", "sst-2", splits=["train", "dev"])

模型训练

我们以情感分类公开数据集ChnSentiCorp（中文）、SST-2（英文）为示例数据集，可以运行下面的命令，在训练集（train.tsv）上进行模型训练，并在开发集（dev.tsv）验证

unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
python -m paddle.distributed.launch --gpus "0" train_sentence.py --model_name "skep_ernie_1.0_large_ch" --device gpu --save_dir ./checkpoints

可支持配置的参数：

• model_name: 使用预训练模型的名称，可选skep_ernie_1.0_large_ch和skep_ernie_2.0_large_en。
  skep_ernie_1.0_large_ch：是SKEP模型在预训练ernie_1.0_large_ch基础之上在海量中文数据上继续预训练得到的中文预训练模型;
  skep_ernie_2.0_large_en：是SKEP模型在预训练ernie_2.0_large_en基础之上在海量英文数据上继续预训练得到的中文预训练模型。
• save_dir：可选，保存训练模型的目录；默认保存在当前目录checkpoints文件夹下。
• max_seq_length：可选，ERNIE/BERT模型使用的最大序列长度，最大不能超过512, 若出现显存不足，请适当调低这一参数；默认为128。
• batch_size：可选，批处理大小，请结合显存情况进行调整，若出现显存不足，请适当调低这一参数；默认为32。
• learning_rate：可选，Fine-tune的最大学习率；默认为5e-5。
• weight_decay：可选，控制正则项力度的参数，用于防止过拟合，默认为0.00。
• epochs: 训练轮次，默认为3。
• init_from_ckpt：可选，模型参数路径，热启动模型训练；默认为None。
• seed：可选，随机种子，默认为1000.
• device: 选用什么设备进行训练，可选cpu或gpu。如使用gpu训练则参数gpus指定GPU卡号。

model = paddlenlp.transformers.SkepForSequenceClassification.from_pretrained(
    "skep_ernie_1.0_large_ch")
tokenizer = paddlenlp.transformers.SkepTokenizer.from_pretrained(
    "skep_ernie_1.0_large_ch")

更多预训练模型，参考transformers

程序运行时将会自动进行训练，评估，测试。同时训练过程中会自动保存模型在指定的save_dir中。
如：

checkpoints/
├── model_100
│   ├── model_config.json
│   ├── model_state.pdparams
│   ├── tokenizer_config.json
│   └── vocab.txt
└── ...

NOTE:

• 如需恢复模型训练，则可以设置init_from_ckpt， 如init_from_ckpt=checkpoints/model_100/model_state.pdparams。
• 如需使用ernie-tiny模型，则需要提前先安装sentencepiece依赖，如pip install sentencepiece
• 使用动态图训练结束之后，还可以将动态图参数导出成静态图参数，具体代码见export_model.py。静态图参数保存在output_path指定路径中。
  运行方式：

python export_model.py --model_name="skep_ernie_1.0_large_ch" --params_path=./checkpoint/model_900/model_state.pdparams --output_path=./static_graph_params

其中params_path是指动态图训练保存的参数路径，output_path是指静态图参数导出路径。

导出模型之后，可以用于部署，deploy/python/predict.py文件提供了python部署预测示例。运行方式：

python deploy/python/predict.py --model_name="skep_ernie_1.0_large_ch" --model_file=static_graph_params.pdmodel --params_file=static_graph_params.pdiparams

模型预测

启动预测：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python predict_sentence.py --model_name "skep_ernie_1.0_large_ch" --device 'gpu' --params_path checkpoints/model_900/model_state.pdparams

将待预测数据如以下示例：

这个宾馆比较陈旧了，特价的房间也很一般。总体来说一般
怀着十分激动的心情放映，可是看着看着发现，在放映完毕后，出现一集米老鼠的动画片
作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，可以在车上办理入住手续，节省时间。

可以直接调用predict函数即可输出预测结果。

如

Data: 这个宾馆比较陈旧了，特价的房间也很一般。总体来说一般      Label: negative
Data: 怀着十分激动的心情放映，可是看着看着发现，在放映完毕后，出现一集米老鼠的动画片      Label: negative
Data: 作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，可以在车上办理入住手续，节省时间。      Label: positive

Taskflow一键预测

可以使用PaddleNLP提供的Taskflow工具来对输入的文本进行一键情感分析，具体使用方法如下:

from paddlenlp import Taskflow

senta = Taskflow("sentiment_analysis")
senta("怀着十分激动的心情放映，可是看着看着发现，在放映完毕后，出现一集米老鼠的动画片")
'''
[{'text': '怀着十分激动的心情放映，可是看着看着发现，在放映完毕后，出现一集米老鼠的动画片', 'label': 'negative'}]
'''
senta(["怀着十分激动的心情放映，可是看着看着发现，在放映完毕后，出现一集米老鼠的动画片",
       "作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，可以在车上办理入住手续，节省时间"])
'''
[{'text': '怀着十分激动的心情放映，可是看着看着发现，在放映完毕后，出现一集米老鼠的动画片', 'label': 'negative'},
 {'text': '作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，可以在车上办理入住手续，节省时间', 'label': 'positive'}
]
'''

# 使用skep_ernie_1.0_large_ch模型进行情感分析
senta = Taskflow("sentiment_analysis", model="skep_ernie_1.0_large_ch")
senta("作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，可以在车上办理入住手续，节省时间。")
'''
[{'text': '作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，可以在车上办理入住手续，节省时间。', 'label': 'positive'}]
'''