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情感分析（Sentiment Analysis）是近年来国内外研究的热点，旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理。情感分析具有广泛的应用场景，可以被应用于消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域。
按照分析粒度可以大致分为三类：篇章级的情感分析（Document-Level Sentiment Classification）、语句级的情感分析（Sentence-Level Sentiment Classification）和属性级的情感分析（Aspect-Level Sentiment Classification）。其中属性级的情感分析又包含多项子任务，例如属性抽取（Aspect Term Extraction）、观点抽取（Opinion Term Extraction）、属性级情感分析（Aspect-Based Sentiment Classification）等。
PaddleNLP情感分析应用立足真实企业用户对情感分析方面的需求，同时针对情感分析领域的痛点和难点，基于前沿模型开源了细粒度的情感分析解决方案，助力开发者快速分析业务相关产品或服务的用户感受。针对情感分析应用，本项目不仅提供了基于Taskflow开箱即用的情感分析能力，还提供了从输入数据到情感分析结果可视化的能力，另外考虑到一些企业用户需要针对业务场景进行适配，本项目同时提供了完整的情感分析定制方案：数据标注 - 模型训练 - 模型测试 - 模型部署 - 情感分析可视化。
在用户界面工程（UIE）的实践中，理解用户的情绪变得越来越重要。情绪不仅影响用户与产品或服务的交互，而且还影响用户的满意度、忠诚度和最终的购买决定。情感分析是一种能够帮助我们理解用户情绪的技术。本文将深入探讨基于UIE的情感分析技术。
什么是情感分析？
情感分析，也称为观点挖掘，是自然语言处理、文本挖掘和计算语言学的分支领域，旨在确定和提取写作中的主观信息。这些主观信息通常是作者的观点、评价、感受和情感。
为什么情感分析对UIE重要？
在UIE中，我们的目标是创造出让用户满意的用户体验。用户的满意度受多种因素影响，其中包括他们的情绪。因此，通过情感分析，我们可以获得更深入的用户反馈，从而提升用户体验。
如何进行情感分析？
情感分析的一般步骤如下：
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数据收集：首先，我们需要收集包含用户反馈的数据。这可能来自用户调查、社交媒体、用户评论等。
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预处理：然后，我们需要将数据清洗和格式化，以便于后续的处理。
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特征提取：接着，我们需要从数据中提取出有意义的特征，这可能包括文本的单词、短语、句子结构等。
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模型训练：然后，我们使用机器学习算法来训练情感分析模型。这可能包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等算法。
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情感预测：最后，我们使用训练好的模型来预测新的用户反馈的情感。
情感分析的挑战
尽管情感分析有很多潜力，但也存在一些挑战：
-
讽刺和幽默：人们在交流中经常使用讽刺和幽默，这对情感分析来说是一个挑战。因为这需要理解语言的上下文和文化背景。
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多语言和方言：情感的表达方式在不同的语言和方言中可能会有所不同。因此，开发一个能够处理多语言和方言的情感分析系统是一个挑战。
-
隐私和伦理：在收集和处理用户数据的过程中，我们需要考虑隐私和伦理问题。我们需要确保用户的数据是安全的，且用于合法和正当的目的。
安装环境
开始运行之前请先确保安装如下依赖。
In [ ]
!pip install -U paddlenlp
!pip install wordcloud==1.8.2.21. 快速体验：开箱即用的情感分析能力
本项目以通用信息抽取模型UIE为训练底座，提供了语句级情感分析和属性级情感分析能力、覆盖情感分类、属性抽取、观点抽取等常用情感分析能力，如下图所示。
图1 情感分析示例图
为方便用户体验和使用，本项目提供的情感分析能力已经集成到了 Taskflow，可以通过Taskflow开箱即用的的能力快速体验情感分析的功能。下面赶快体验一下吧~
1.1 语句级情感分析
In [ ]
from paddlenlp import Taskflow
from pprint import pprint
schema = ['情感倾向[正向，负向]']
senta = Taskflow("sentiment_analysis", model="uie-senta-base", schema=schema)
pprint(senta('蛋糕味道不错，店家服务也很好'))1.2 属性级情感分析
除语句级情感分析之外，本项目同时支持属性级情感分析，包括属性抽取（Aspect Term Extraction）、观点抽取（Opinion Term Extraction）、属性级情感分析（Aspect Based Sentiment Classification）等等。可以通过设置相应的schema进行对应信息的抽取，其调用示例如下。
In [ ]
from paddlenlp import Taskflow
from pprint import pprint
schema = [{"评价维度":["观点词", "情感倾向[正向,负向,未提及]"]}]
senta = Taskflow("sentiment_analysis", model="uie-senta-base", schema=schema)
pprint(senta('蛋糕味道不错，店家服务也很热情'))更进一步地，在某些业务场景中，特别是一些垂域场景，用户可能比较关注固定的某些属性。在这种情况下，可以预先提供相应的属性集合，则本项目将只会在该属性集上进行情感分析，分析和抽取该集合中各个属性的信息。
针对固定属性的情感分析示例如下，需要将属性集合传入参数 aspects 中，后续将只针对这些属性进行分析。可以看到在示例中，传入了属性 房间，位置 和 价格，针对 房间 和 价格 均分析到了观点词和情感倾向，但是位置由于在样本中并未提及，因此相应观点词为空，情感倾向为 未提及。
In [ ]
from paddlenlp import Taskflow
from pprint import pprint
# define schema for pre-defined aspects, schema
schema = ["观点词", "情感倾向[正向,负向,未提及]"]
aspects = ["房间", "位置", "价格"]
# set aspects for Taskflow
senta = Taskflow("sentiment_analysis", model="uie-senta-base", schema=schema, aspects=aspects)
pprint(senta("这家店的房间很大，店家服务也很热情，就是价格有点贵"))1.3 多版本模型选择
为方便用户实际业务应用情况，本项目多个版本的模型，可以根据业务对于精度和速度方面的要求进行选择，下表展示了不同版本模型的结构以及在测试集上的指标。
图3 不同模型对比图
在Taskflow中，可以直接指定相应模型名称进行使用，使用uie-senta-mini版本的示例如下：
In [ ]
from paddlenlp import Taskflow
from pprint import pprint
schema = [{"评价维度":["观点词", "情感倾向[正向,负向,未提及]"]}]
senta = Taskflow("sentiment_analysis", model="uie-senta-mini", schema=schema)
pprint(senta("蛋糕味道不错，店家服务也很热情"))
2. 批量处理：从数据到情感分析可视化
为方便使用，本项目提供了批量处理的功能，支持以文件形式输入，批量进行情感分析。同时打通了从数据到情感分析结果可视化的流程，帮助用户可以更加快速获取情感分析结果，聚焦于业务分析方面。
2.1 数据描述
输入数据如下方式进行组织，每行表示一个文本评论。
非常好的酒店 不枉我们爬了近一个小时的山，另外 大厨手艺非常棒 竹筒饭 竹筒鸡推荐入住的客人必须要点，
房间隔音效果不好，楼下KTV好吵的
酒店的房间很大，干净舒适，服务热情
怎么说呢，早上办理入住的，一进房间闷热的一股怪味，很臭，不能开热风，好多了，虽然房间小，但是合理范围
总台服务很差，房间一般
2.2 批量情感分析
通过脚本 batch_predict.py 批量进行情感分析，通过 file_path 指定要进行情感分析的文件路径，处理完后，结果将会保存在 save_path 指定的文件中，示例如下：
In [ ]
!python batch_predict.py \
--file_path "./data/data184040/test_hotel.txt" \
--save_path "./outputs/sentiment_analysis.json" \
--model "uie-senta-base" \
--schema "[{'评价维度': ['观点词', '情感倾向[正向,负向,未提及]']}]" \
--batch_size 4 \
--max_seq_len 5122.3 情感分析可视化
在情感分析处理之后，可以根据情感分析的保存结果进行可视化展示，帮助用户更友好地分析业务特点。默认情况下，可视化功能支持围绕属性、观点、属性+观点、属性+情感、指定属性+观点分析功能。在各项分析中，均支持词云和直方图两类图像展示。特别说明的是，当前只支持如下schema分析后的数据，后续将支持自定义不同分析类型的可视化。
schema = [{'评价维度': ['观点词', '情感倾向[正向,负向,未提及]']}]
In [ ]
!python visual_analysis.py \
--file_path "./outputs/sentiment_analysis.json" \
--save_dir "./outputs/images" \
--font_path "./SimHei.ttf"运行后图片将保存在save_dir指定的目录中，其中可视化结果展示如下。
图4 情感分析可视化结果图
3. 更进一步：结合业务分析经验，定制情感分析
考虑到用户在对业务数据进行情感分析时，往往聚焦于某个特定场景或领域，为满足用户更高的情感分析要求，本项目支持从以下方面协助用户，结合业务经验，进一步定制情感分析能力，提高模型对业务数据的理解和分析能力。
- 数据层面：打通 label-studio 平台，定制了情感信息的标注规则，支持根据标注数据自动转换为模型输入样本。
- 属性聚合：结合业务经验，支持传入同义的属性集合，可以增强模型对于数据聚合的能力。
- 隐性观点抽取：结合业务经验，支持自定义隐性观点词表，可以增强模型对于隐性观点的抽取能力。
在本AiStudio项目中，默认已处理好相应的训练、验证和测试数据，并已将相应的训练、验证和测试集存放于data目录下。关于数据标注，样本构建，属性聚合、隐性观点抽取等能力。
下面以酒店场景为例，讲解定制酒店垂域的情感分析能力。
3.1 数据描述
我们开源了4000+条训练数据、530条验证数据和530条测试数据，其中每份数据集包含一些负样本。下面展示了部分数据示例。
{"content": "房间干净，服务员态度也不错，只是隔音一般吧", "result_list": [{"text": "干净", "start": 2, "end": 4}, {"text": "一般", "start": 18, "end": 20}, {"text": "不错", "start": 11, "end": 13}], "prompt": "观点词"}
{"content": "感觉卫生一般，房间比较旧，设施还是齐全的，性价比一般，", "result_list": [{"text": "旧", "start": 11, "end": 12}], "prompt": "房间的观点词"}
{"content": "只能睡后面的房间，房间很大，浴室也超大，干净卫生，老板自己家的别墅，川菜味道很好，第一二张是别墅外景，视野很好很漂亮", "result_list": [{"text": "未提及", "start": -5, "end": -2}], "prompt": "接送机服务的情感倾向[负向,正向,未提及]"}
3.2 模型训练
本项目将基于uie-senta-base模型进行训练，命令如下。
In [ ]
!python finetune.py \
--train_path ./data/data184040/train.json \
--dev_path ./data/data184040/dev.json \
--save_dir ./checkpoint \
--learning_rate 1e-5 \
--batch_size 16 \
--max_seq_len 512 \
--num_epochs 3 \
--model uie-senta-base \
--seed 1000 \
--logging_steps 10 \
--valid_steps 100 \
--device gpu3.3 模型评估
通过运行以下命令进行对酒店场景的测试集进行评估：
In [ ]
!python evaluate.py \
--model_path ./checkpoint/model_best \
--test_path ./data/data184040/test.json \
--batch_size 16 \
--max_seq_len 5123.4 模型预测
paddlenlp.Taskflow装载定制模型，通过task_path指定模型权重文件的路径，路径下需要包含训练好的模型权重文件model_state.pdparams。
In [ ]
from paddlenlp import Taskflow
from pprint import pprint
schema = [{'评价维度': ['观点词', '情感倾向[正向,负向,未提及]']}]
senta = Taskflow("sentiment_analysis", model="uie-senta-base", schema=schema, task_path="./checkpoint/model_best")
pprint(senta("这家点的房间很大，店家服务也很热情，就是房间隔音不好"))