详细介绍skep预训练模型
时间: 2023-10-08 22:14:10 浏览: 77
SKEP(Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training)是华为Noah's Ark实验室发布的一种情感知识增强预训练模型。它是基于BERT的预训练模型,通过在预训练过程中加入情感知识,提高了模型在情感分析任务上的表现。
SKEP在预训练过程中使用了两种类型的情感知识:情感词和情感标签。情感词是词汇中带有强烈情感色彩的词语,如“好”、“不好”等。情感标签则是将文本划分为积极、消极、中性三类。
在预训练过程中,SKEP采用了两个任务:Masked Language Modeling(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP),与BERT相同。同时,SKEP还引入了一个新的任务:Sentiment Masked Language Modeling(SMLM)。在SMLM任务中,模型需要在文本中随机选择一些情感词,并将它们进行掩码处理,然后模型需要预测掩码处的情感词。
通过在预训练过程中加入情感知识,SKEP模型在情感分析任务上表现出了显著的优势。在多个中英文情感分析数据集上,SKEP的性能都超过了其他基于BERT的预训练模型,达到了目前最先进的水平。
相关问题
senta 和 SKEP有什么区别
Senta和SKEP都是基于深度学习的自然语言处理模型,但它们有一些区别:
1. 模型结构不同:Senta是基于卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的文本分类模型,而SKEP是基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的预训练模型。
2. 预训练语料不同:Senta是基于中文新闻语料库和电商评论语料库进行预训练的,而SKEP是基于大规模中文语料库进行预训练的。
3. 应用场景不同:Senta主要用于情感分析和文本分类任务,如电商评论的情感分析、新闻分类等;而SKEP则更广泛地应用于自然语言处理任务,如文本分类、情感分析、命名实体识别、关键词提取等。
总之,Senta和SKEP都是优秀的自然语言处理模型,具有不同的优势和适用场景。
基于paddlenlp的商品评论情感分析
好的,你想要了解如何使用PaddleNLP进行商品评论情感分析。首先,你需要准备一个数据集,其中包含商品评论和对应的情感标签(如正面、负面或中性)。可以从公开数据集中获得此类数据集,例如IMDB电影评论数据集或Amazon商品评论数据集。
接下来,你需要安装PaddleNLP库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install paddlenlp
```
然后,你可以使用PaddleNLP中的预训练模型和数据处理工具来训练和评估情感分析模型。以下是一个示例代码,它使用了PaddleNLP中的情感分析模型和数据集:
```python
import paddle
import paddle.nn.functional as F
from paddlenlp.datasets import load_dataset
from paddlenlp.transformers import SkepForSequenceClassification, SkepTokenizer
# 加载数据集
train_ds, dev_ds = load_dataset('chnsenticorp', splits=('train', 'dev'))
# 定义模型和tokenizer
model = SkepForSequenceClassification.from_pretrained('skep_ernie_1.0_large_ch', num_classes=3)
tokenizer = SkepTokenizer.from_pretrained('skep_ernie_1.0_large_ch')
# 定义数据处理函数
def convert_example(example, tokenizer, max_seq_length=512):
# 将原始数据处理成 BertModel 接受的格式
if isinstance(example, str):
example = {'text': example}
encoded_inputs = tokenizer(
text=example['text'],
max_seq_len=max_seq_length)
input_ids = encoded_inputs['input_ids']
token_type_ids = encoded_inputs['token_type_ids']
if 'labels' in example:
label = example['labels']
return input_ids, token_type_ids, label
else:
return input_ids, token_type_ids
# 定义数据加载器
batch_size = 32
train_loader = paddle.io.DataLoader(
dataset=train_ds.map(lambda x: convert_example(x, tokenizer)),
batch_size=batch_size,
shuffle=True)
dev_loader = paddle.io.DataLoader(
dataset=dev_ds.map(lambda x: convert_example(x, tokenizer)),
batch_size=batch_size)
# 定义优化器和损失函数
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(learning_rate=5e-5, parameters=model.parameters())
criterion = paddle.nn.CrossEntropyLoss()
# 训练模型
epochs = 3
steps = 0
for epoch in range(1, epochs + 1):
for batch in train_loader:
input_ids, token_type_ids, labels = batch
logits = model(input_ids, token_type_ids)
loss = criterion(logits, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.clear_grad()
steps += 1
if steps % 10 == 0:
print(f'Epoch [{epoch}/{epochs}], Step [{steps}], Loss: {loss.numpy()}')
# 在验证集上评估模型
model.eval()
correct = 0
total = 0
for batch in dev_loader:
input_ids, token_type_ids, labels = batch
logits = model(input_ids, token_type_ids)
preds = F.softmax(logits, axis=1).argmax(axis=1)
correct += (preds.numpy() == labels.numpy()).sum()
total += len(labels)
acc = correct / total
print(f'Epoch [{epoch}/{epochs}], Val Acc: {acc}')
model.train()
```
该代码将使用SKEP模型进行训练和评估,并使用ChnSentiCorp数据集进行训练和验证。你可以使用类似的方法将自己的数据集和模型替换到这个示例中。