我想使用Python制作一个ABSA,从在线评论中分析预定义方面(例如交付、质量、服务)的情绪。我想在无人监督的情况下完成这项工作,因为这样可以避免手动标记评论,并且我可以分析更多的评论数据(查看大约10万篇评论)。因此,我的数据集只包含评论,没有评分。我想有一个模型,可以首先检测方面的类别,然后分配情感极性。例如,当评论说“发货顺利,但产品损坏”时,我希望模型将“发货”一词指定给方面类别“交货”,并且“顺利”与积极情绪相关
我一直在寻找可以采取的方法,我想知道是否有人有这方面的经验,可以引导我走向一个可以帮助我的方向。非常感谢
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https://www.researchgate.net/profile/Andreea_Hossmann/publication/319875533_Unsupervised_Aspect_Term_Extraction_with_B-LSTM_and_CRF_using_Automatically_Labelled_Datasets/links/5a3436a70f7e9b10d842b0eb/Unsupervised-Aspect-Term-Extraction-with-B-LSTM-and-CRF-using-Automatically-Labelled-Datasets.pdf
https://github.com/songyouwei/ABSA-PyTorch/blob/master/infer_example.py
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