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Sentiment Analysis: 情感分析

一、简介

1. 文本分类

文本分类是自然语言处理（NLP）最基础核心的任务，或者换句话说，几乎所有的任务都是「分类」任务，或者涉及到「分类」这个概念。情感分析是文本分类中非常主要的一个方向，应用场景非常广泛。

2. 情感分析

我们将中文文本情感分析分为三大类型，第一个是应用情感词典和句式结构方法来做的；第二个是使用传统机器学习方法来做的，例如Bayes、SVM等；第三个是应用深度学习的方法来做的，例如LSTM、CNN、LSTM+CNN、BERT+CNN等。
这三种方法中，第一种不需要人工标注，也不需要训练，第二种和第三种方法都需要人工标注大量的数据，然后做有监督的模型训练。

二、算法

4种实现方法

├── sentiment-analysis
    └── sentiment_analysis_dict
    └── sentiment_analysis_bayes
    └── sentiment_analysis_albert
    └── sentiment_analysis_albert_emoji

1. sentiment_analysis_dict

基于词典的方法。

2. sentiment_analysis_bayes

基于传统机器学习bayes的方法。

3. sentiment_analysis_albert

基于深度学习的方法，使用了语言模型ALBERT和下游任务框架TextCNN。

4. sentiment_analysis_albert_emoji

基于深度学习的方法，使用了语言模型ALBERT和下游任务框架TextCNN。
引入未知token（emoji是其中的一种），在微调过程的同时学习未知token的语义向量，从而达到识别未知token情感语义的目的。

参考

基于词典的文本情感分析（附代码）
文本分类 [ALBERT+TextCNN] [中文情感分析]（附代码）
中文情感分析 [emoji 表情符号]

sentiment-analysis's Issues

hello

你好，请问一下，你使用tensorflow_hub的要求不是tensorflow>=1.15.0吗？请问你是如何在1.14.0上运行的？不会报ImportError:
This version of tensorflow_hub requires tensorflow version >= 1.15.0这个错误吗？求解答

the actual rank `3` (shape = (None, None, 60)) is not equal to the expected rank `2`

修改兼容TensorFlow2.x后报错：ValueError: For the tensor input_ids in scope <tensorflow.python.ops.variable_scope.VariableScope object at 0x7f3b268d56c0>, the actual rank 3 (shape = (None, None, 60)) is not equal to the expected rank 2

您好能提供一下requirements.txt吗

预训练参数

请问你们有预训练参数可以做fine-tuning嘛

效果很差，不知道为什么，我在自己的分类数据集上，4分类，准确率一直32%左右，网络模型没动，只是把代码的三标签，变成了4标签