电商评论观点挖掘
使用BIO数据标注模式，总共标注两个实体：AspectTerms,OpinionTerms 编码方式为："B-ASP", "I-ASP", "B-OPI", "I-OPI" 句子之间用空行分隔。
根据提供的训练数据如下(数据做了合并)：
,id,AspectTerms,A_start,A_end,OpinionTerms,O_start,O_end,Categories,Polarities,text
0,1,_, , ,很好,0,2,整体,正面,很好，超值，很好用
1,1,_, , ,超值,3,5,价格,正面,很好，超值，很好用
2,1,_, , ,很好用,6,9,整体,正面,很好，超值，很好用
3,2,_, , ,很好,0,2,整体,正面,很好，遮暇功能差一些，总体还不错
4,2,遮暇功能,3,7,差一些,7,10,功效,负面,很好，遮暇功能差一些，总体还不错
5,2,_, , ,还不错,13,16,整体,正面,很好，遮暇功能差一些，总体还不错
标注后的训练样本例子如下：
很 B-OPI
好 I-OPI
， O
超 B-OPI
值 I-OPI
， O
很 B-OPI
好 I-OPI
用 I-OPI
很 B-OPI
好 I-OPI
， O
遮 B-ASP
暇 I-ASP
功 I-ASP
能 I-ASP
差 B-OPI
一 I-OPI
些 I-OPI
， O
总 O
体 O
还 B-OPI
不 I-OPI
错 I-OPI
sudo python BERT_NER.py \
--do_train=true \
--do_eval=true \
--do_predict=true \
--data_dir=./data/ \
--bert_config_file=../bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json \
--init_checkpoint=../bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \
--vocab_file=../bert/chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt \
--output_dir=./output/
sudo python BERT_NER.py \
--do_train=False \
--do_predict=true \
--data_dir=./data/ \
--bert_config_file=../bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json \
--init_checkpoint=../bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \
--vocab_file=../bert/chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt \
--output_dir=./output/
sudo python labelpick.py
会在output目录下生成合并结果文件(merge_test.txt) 和提取结果文件 (picklabel_test.txt)
在输出文件(picklabel_test.txt)中增加对应的记录ID号，样例如下：
id,index,txt,label
1,1,很好,OPI
1,4,超值,OPI
1,7,很好用,OPI
2,12,很好,OPI
2,15,遮暇功能,ASP
2,19,差一些,OPI
2,25,还不错,OPI
3,30,包装,ASP
3,32,太随便了,OPI
3,39,包装盒,ASP
3,43,没有,OPI
3,50,很不好,OPI
使用BERT情感分类模型，样本数据直接用训练数据中的 AspectTerms和 OpinionTerms 字段；
训练数据样例：
Polarities,AspectTerms,OpinionTerms
正面,,很好
正面,,超值
正面,,很好用
正面,,很好
负面,遮暇功能,差一些
正面,,还不错
负面,包装,太随便了
负面,包装盒,没有
负面,,很不好
负面,,非常的不好
负面,,垃圾
正面,,很是划算
训练集与验证集比例为8:2 样本数量为： 5306:1327 全数据：6633
预测数据暂时使用全部训练数据。
*** 训练模型并预测 ***
已在代码中直接指定了模型目录等参数，省去命令行带参数
cd Polarity
sudo python run_Polarity.py
训练结果：
eval_accuracy = 0.9389601
eval_f1 = 0.74708176
eval_loss = 0.19356915
eval_precision = 0.78688526
eval_recall = 0.7111111
global_step = 497
loss = 0.19369926
recall得分比较低，查看数据发现比较多重复的数据，由于文本内容比较少，有很多行完全相同。 把重复行删除，同时把两列合并为一列，重复训练。
训练结果：
eval_accuracy = 0.89719623
eval_f1 = 0.8186528
eval_loss = 0.3654422
eval_precision = 0.8061224
eval_recall = 0.83157897
global_step = 160
loss = 0.36228746
虽然acc了，但是由于 recall提升了，整体的F1值得到了提升。
由于数据相同，使用同一个训练数据；
分类labels: ['整体','使用体验','功效','价格','物流','气味','包装','真伪','服务','其他','成分','尺寸','新鲜度']
数据： 同样使用 pre_Proecess.py 来生成
Categories,text
使用体验,滋润度很好
使用体验,粉液一般般
价格,价位
气味,味道很好
物流,物流好快
功效,白的不自然
使用体验,起痘
数据目录: ./Category/data
开始训练模型：
cd Category
sudo python run_Category.py
训练结果：
eval_accuracy = 0.8640553
eval_f1 = 0.95714283
eval_loss = 0.55876833
eval_precision = 0.95988536
eval_recall = 0.954416
global_step = 162
loss = 0.5517428
得分还可以。
##接下来的问题
- 解决标注后的关系
序列只标出实体，但没有提取关系 比如样本1标注结果：
1,a,ASP
1,b,OPI
1,c,OPI
但结果应该是
1 a,b
1 _,c
需要把a,b连接起来；
-
使用代码把预测结果文件处理成格式化结果
-
使用代码把整个工作串接起来，实现从样本到提交结果；
分类模型预测结果格式化都是一样的，只要把预测结果中每行中的最大值索引取出，对应到标签即可； 标签字典统一存放为: label2id.pkl