SiameseAOE通用属性情感抽取介绍

SiameseAOE通用信息抽取模型，基于提示（Prompt）+文本（Text）的构建思路，利用指针网络（Pointer Network）实现片段抽取（Span Extraction），从而实现各类属性情感抽取（ABSA）任务的抽取。该模型基于SiameseUIE框架，在500w条ABSA标注数据集进行预训练。

模型描述

模型基于structbert-base-chinese在500w条ABSA标注数据集训练得到，模型框架如下图：

期望模型使用方式以及适用范围

你可以使用该模型，实现各类属性情感抽取（ABSA）任务。

如何使用

安装Modelscope

依据ModelScope的介绍，实验环境可分为两种情况。在此推荐使用第2种方式，点开就能用，省去本地安装环境的麻烦，直接体验ModelScope。

1 本地环境安装

可参考ModelScope环境安装。

2 Notebook

ModelScope直接集成了线上开发环境，用户可以直接在线训练、调用模型。

打开模型页面，点击右上角“在Notebook中打开”，选择机器型号后，即可进入线上开发环境。

代码范例

Fine-Tune 微调示例

import os
import json
from modelscope.trainers import build_trainer
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.utils.hub import read_config
from modelscope.metainfo import Metrics
from modelscope.utils.constant import DownloadMode


model_id = 'damo/nlp_structbert_siamese-aoe_chinese-base'

WORK_DIR = '/tmp'

train_dataset = MsDataset.load('absa_aoe', namespace='damo', split='train', download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD)
eval_dataset = MsDataset.load('absa_aoe', namespace='damo', split='validation', download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD)


max_epochs=3
kwargs = dict(
    model=model_id,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
    max_epochs=max_epochs,
    work_dir=WORK_DIR)


trainer = build_trainer('siamese-uie-trainer', default_args=kwargs)

print('===============================================================')
print('pre-trained model loaded, training started:')
print('===============================================================')

trainer.train()

print('===============================================================')
print('train success.')
print('===============================================================')

for i in range(max_epochs):
    eval_results = trainer.evaluate(f'{WORK_DIR}/epoch_{i+1}.pth')
    print(f'epoch {i} evaluation result:')
    print(eval_results)


print('===============================================================')
print('evaluate success')
print('===============================================================')

零样本推理示例

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

semantic_cls = pipeline(Tasks.siamese_uie, 'damo/nlp_structbert_siamese-aoe_chinese-base', model_revision='v1.0')

# AOE模型仅支持以下这几种Schema
# 属性情感抽取 {属性词: {情感词: None}}
semantic_cls(
	input='很满意，音质很好，发货速度快，值得购买', 
  	schema={
        '属性词': {
            '情感词': None,
        }
    }
) 
# 允许属性词缺省，#表示缺省
semantic_cls(
	input='#很满意，音质很好，发货速度快，值得购买', 
  	schema={
        '属性词': {
            '情感词': None,
        }
    }
) 
# 支持情感分类
semantic_cls(
	input='很满意，音质很好，发货速度快，值得购买', 
  	schema={
        '属性词': {
            "正向情感(情感词)": None, 
            "负向情感(情感词)": None, 
            "中性情感(情感词)": None
        }
    }
)

模型局限性以及可能的偏差

模型训练数据有限，在特定行业数据上，效果可能存在一定偏差。