一、PaddleNLP之淘宝商品评论情感分析
aistudio地址:aistudio.baidu.com/aistudio/pr…
github地址：hub.fastgit.org/livingbody/…
在我国电子商务飞快发展的背景下，基本上所有的电子商务网站都支持消费者对产品的做工、快递、价格个等进行打分和发表评论。在网络平台上发布大量的留言和评论，这已经成为互联网的一种流行形式，而这种形势必然给互联网带来海量的信息。
对于卖家来说，可以从评论信息中获取客户的实际需求，以改善产品品质，提高自身的竞争力。另一方面，对于一些未知体验产品，客户可以通过网络来获取产品信息，特别是对一些未知的体验产品，客户为了降低自身的风险更加倾向于得到其他客户的意见和看法，这些评论对潜在的买家而言无疑是一笔财富，并以此作为决策的重要依据。
对于客户来说，可以借鉴别人的购买历史以及评论信息，更好的辅助自己制定购买决策。
因此，通过利用数据挖掘技术针对客户的大量评论进行分析，可以挖掘出这些信息的特征，而得到的这些信息有利于生产商改进自身产品和改善相关的服务，提高商家的核心竞争力。
数据标签分别为 {0: 'negative', 1: 'neutral', 2: 'positive'}
!pip install --upgrade paddlenlp
二、数据处理
1.数据查看
可见每条数据包含一句评论和对应的标签，0或1。0代表负向评论，1代表中立评论，2代表正向评论。
# 解压缩
# !unzip data/data94812/中文淘宝评论数据集.zip
!head -n9 train.txt
2.数据集格式转换
def read(data_path):
data=['label'+'\t'+'text_a\n']
with open(data_path, 'r', encoding='utf-8-sig') as f:
lines=f.readlines()
# 三行为一条记录
for i in range(int(len(lines)/3)):
# 读取第一行为内容
word = lines[i*3].strip('\n')
# 读取第三行为标签
label = lines[i*3+2].strip('\n')
data.append(label+'\t'+word+'\n')
i=i+1
return data
with open('formated_train.txt','w') as f:
f.writelines(read('train.txt'))
with open('formated_test.txt','w') as f:
f.writelines(read('test.txt'))
!head formated_train.txt
label text_a
0 质量 很棒 ！ 又 厚实 ， 就是 做工 不好 ， 就是 有点 味道 得 跑跑
0 很好 ， 很漂亮 ， 质量 问题 就 不知道 了 ， 得用 用 才 知道 ， 这个 快递 太 垃圾 了
0 价格 上面 反正 折扣 之后 就是 市场 销售价格 ， 搞 活动 也 就 随便说说 ， 挺好吃 的
0 漂亮 好看 质量 好 就是 快递 不 给力 ， 派个件 要 派 两天
0 宝贝 很 满意 ， 发小 刚刚 好 ， 质量 也 不错 ， 值得 购买 ， 就是 快递 太慢 ， 昨天 才 到
0 行李箱 就 不错 啊 ！ 看上去 是 挺 结实 的 等 用 了 才 知道 是不是 真的 好 ！ 拉链 也 很 顺滑 ！ 快递 太差 ， 太慢
0 质量 很好 ， 发货 很快 ， 果断 给 好评 ！ 快递 小哥 有些 烦 ， 让 他 等 我 五分钟 ， 结果 五分钟 内 打 了 三次 电话 ！
0 颜色 很小 清新 ， 和 图片 一样 的 ， 送 的 贴纸 很 可爱 。 轮子 在 瓷砖 上 走 挺 小声 的 ， 要是 细节 处理 好 一点 就 完美 了 。 性价比 高 。 快递 没打 满分 一 是因为 不 给 送货 ， 二是 我 说 等验 完货 在 签 ， 她们 就 给 我 脸色 看 。
0 虽然 安装 师傅 不 给力 ， 但是 东西 真的 很 给力 ！ 很 喜欢 好评 ！
!head formated_test.txt
label text_a
0 非常 漂亮 的 拉杆箱 ， 很 轻 ， 跟 店家 描述 的 一致 ， 快递 速度 不行 啊
0 款式 设计 的 很 好看 呀 ， 客服 态度 很好 ， 呃 ， 质量 感觉 不太好 奥 ， 就是 会 起球 ， 而且 快递 好慢 啊
0 超值 啊 哈哈哈 ， 就是 颜色 随机 我以 为什么 颜色 都 有 ， 结果 全是 一个 颜色 的 ， 不过 东西 好 就 可以 ， 物超所值 。
0 卖家 很好 ， 热情周到 ， 包装 严实 ， 遇到 快递 问题 都 极力 解决 。 我要 投诉 快递 ， 太差 了 。
0 比 想象 的 要 好得多 ， 音效 特别 好 ， 还 带 环绕 音 ， 总之 很 喜欢 ， 就是 这个 价格 不是 很 实惠
0 买大 了 一点 ， 不过 也 能 穿 ， 孩子 很 喜欢 ， 三件套 的 ， 春秋 都 可以 穿 ， 质量 还可以 ， 蓝色 的 绒 颜色 感觉 有点 陈旧 ， 还有 就是 有点 小贵 。 快递 公司 有点 小 差错 ， 不过 老板 很快 就 解决 了 。
0 质量 一般 ， 边板 是 多层板 ， 快递 太慢 了 ， 2 月 8 日 发货 ， 21 日才 到 。
0 挺好 的 ， 店家 很 用心 ， 包装 的 非常 好 ， 只是 快递 方面 太慢 了 ， 希望 这方面 还是 改进 下 ！
0 好吃 好吃 ， 就是 分量 太少 了 ， 有点 贵咯
3.重写read方法读取自定义数据集
通过查看课件，3行为一条记录，分别为评价内容、评价分类、评价正负标签，根据文件结构，自定义数据集
from paddlenlp.datasets import load_dataset
def read(data_path):
with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
# 跳过列名
next(f)
for line in f:
label, word= line.strip('\n').split('\t')
yield {'text': word, 'label': label}
# data_path为read()方法的参数
train_ds = load_dataset(read, data_path='formated_train.txt',lazy=False)
test_ds = load_dataset(read, data_path='formated_test.txt',lazy=False)
dev_ds = load_dataset(read, data_path='formated_test.txt',lazy=False)
print(len(train_ds))
print(train_ds.label_list)
for idx in range(10):
print(train_ds[idx])
13339
None
{'text': '质量 很棒 ！ 又 厚实 ， 就是 做工 不好 ， 就是 有点 味道 得 跑跑', 'label': '0'}
{'text': '很好 ， 很漂亮 ， 质量 问题 就 不知道 了 ， 得用 用 才 知道 ， 这个 快递 太 垃圾 了', 'label': '0'}
{'text': '价格 上面 反正 折扣 之后 就是 市场 销售价格 ， 搞 活动 也 就 随便说说 ， 挺好吃 的', 'label': '0'}
{'text': '漂亮 好看 质量 好 就是 快递 不 给力 ， 派个件 要 派 两天', 'label': '0'}
{'text': '宝贝 很 满意 ， 发小 刚刚 好 ， 质量 也 不错 ， 值得 购买 ， 就是 快递 太慢 ， 昨天 才 到', 'label': '0'}
{'text': '行李箱 就 不错 啊 ！ 看上去 是 挺 结实 的 等 用 了 才 知道 是不是 真的 好 ！ 拉链 也 很 顺滑 ！ 快递 太差 ， 太慢', 'label': '0'}
{'text': '质量 很好 ， 发货 很快 ， 果断 给 好评 ！ 快递 小哥 有些 烦 ， 让 他 等 我 五分钟 ， 结果 五分钟 内 打 了 三次 电话 ！', 'label': '0'}
{'text': '颜色 很小 清新 ， 和 图片 一样 的 ， 送 的 贴纸 很 可爱 。 轮子 在 瓷砖 上 走 挺 小声 的 ， 要是 细节 处理 好 一点 就 完美 了 。 性价比 高 。 快递 没打 满分 一 是因为 不 给 送货 ， 二是 我 说 等验 完货 在 签 ， 她们 就 给 我 脸色 看 。', 'label': '0'}
{'text': '虽然 安装 师傅 不 给力 ， 但是 东西 真的 很 给力 ！ 很 喜欢 好评 ！', 'label': '0'}
{'text': '外观 还可以 ， 送 了 很多 贴画 ， 蛮 细心 的 。 快递 送 在 超市 门口 打个 电话 就 走 了 ， 结果 被 别人 拿走 了 ， 好歹 又 送 回来 了 & hellip ; & hellip ; 真是 糟心 ！', 'label': '0'}
三、使用预训练模型
1.选取预训练模型
import paddlenlp as ppnlp
# 设置想要使用模型的名称
MODEL_NAME = "ernie-1.0"
ernie_model = ppnlp.transformers.ErnieModel.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = ppnlp.transformers.ErnieForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME, num_classes=3)
[2021-06-15 23:40:55,574] [ INFO] - Downloading https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/transformers/ernie/ernie_v1_chn_base.pdparams and saved to /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-1.0
[2021-06-15 23:40:55,577] [ INFO] - Downloading ernie_v1_chn_base.pdparams from https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/transformers/ernie/ernie_v1_chn_base.pdparams
100%|██████████| 392507/392507 [00:13<00:00, 29747.03it/s]
[2021-06-15 23:41:15,870] [ INFO] - Weights from pretrained model not used in ErnieModel: ['cls.predictions.layer_norm.weight', 'cls.predictions.decoder_bias', 'cls.predictions.transform.bias', 'cls.predictions.transform.weight', 'cls.predictions.layer_norm.bias']
[2021-06-15 23:41:16,263] [ INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-1.0/ernie_v1_chn_base.pdparams
/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py:1297: UserWarning: Skip loading for classifier.weight. classifier.weight is not found in the provided dict.
warnings.warn(("Skip loading for {}. ".format(key) + str(err)))
/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py:1297: UserWarning: Skip loading for classifier.bias. classifier.bias is not found in the provided dict.
warnings.warn(("Skip loading for {}. ".format(key) + str(err)))
2.调用ppnlp.transformers.ErnieTokenizer进行数据处理
预训练模型ERNIE对中文数据的处理是以字为单位。PaddleNLP对于各种预训练模型已经内置了相应的tokenizer。指定想要使用的模型名字即可加载对应的tokenizer。
tokenizer作用为将原始输入文本转化成模型model可以接受的输入数据形式。
tokenizer = ppnlp.transformers.ErnieTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
[2021-06-15 23:41:18,286] [ INFO] - Downloading vocab.txt from https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/transformers/ernie/vocab.txt
100%|██████████| 90/90 [00:00<00:00, 3163.87it/s]
从以上代码可以看出，ERNIE模型输出有2个tensor。
- sequence_output是对应每个输入token的语义特征表示，shape为(1, num_tokens, hidden_size)。其一般用于序列标注、问答等任务。
- pooled_output是对应整个句子的语义特征表示，shape为(1, hidden_size)。其一般用于文本分类、信息检索等任务。\
NOTE:
- 如需使用ernie-tiny预训练模型，则对应的tokenizer应该使用paddlenlp.transformers.ErnieTinyTokenizer.from_pretrained('ernie-tiny')
- 以上代码示例展示了使用Transformer类预训练模型所需的数据处理步骤。为了更方便地使用，PaddleNLP同时提供了更加高阶API，一键即可返回模型所需数据格式。
3.数据读取
使用paddle.io.DataLoader接口多线程异步加载数据。
from functools import partial
from paddlenlp.data import Stack, Tuple, Pad
from utils import convert_example, create_dataloader
# 模型运行批处理大小
batch_size = 200
max_seq_length = 128
trans_func = partial(
convert_example,
tokenizer=tokenizer,
max_seq_length=max_seq_length)
batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple(
Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id), # input
Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id), # segment
Stack(dtype="int64") # label
): [data for data in fn(samples)]
train_data_loader = create_dataloader(
train_ds,
mode='train',
batch_size=batch_size,
batchify_fn=batchify_fn,
trans_fn=trans_func)
dev_data_loader = create_dataloader(
dev_ds,
mode='dev',
batch_size=batch_size,
batchify_fn=batchify_fn,
trans_fn=trans_func)
4.设置Fine-Tune优化策略，接入评价指标
from paddlenlp.transformers import LinearDecayWithWarmup
import paddle
# 训练过程中的最大学习率
learning_rate = 5e-5
# 训练轮次
epochs = 5 #3
# 学习率预热比例
warmup_proportion = 0.1
# 权重衰减系数，类似模型正则项策略，避免模型过拟合
weight_decay = 0.01
num_training_steps = len(train_data_loader) * epochs
lr_scheduler = LinearDecayWithWarmup(learning_rate, num_training_steps, warmup_proportion)
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(
learning_rate=lr_scheduler,
parameters=model.parameters(),
weight_decay=weight_decay,
apply_decay_param_fun=lambda x: x in [
p.name for n, p in model.named_parameters()
if not any(nd in n for nd in ["bias", "norm"])
])
criterion = paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss()
metric = paddle.metric.Accuracy()
四、模型训练与评估
模型训练的过程通常有以下步骤：
- 从dataloader中取出一个batch data
- 将batch data喂给model，做前向计算
- 将前向计算结果传给损失函数，计算loss。将前向计算结果传给评价方法，计算评价指标。
- loss反向回传，更新梯度。重复以上步骤。
每训练一个epoch时，程序将会评估一次，评估当前模型训练的效果。
# checkpoint文件夹用于保存训练模型
!mkdir /home/aistudio/checkpoint
mkdir: cannot create directory ‘/home/aistudio/checkpoint’: File exists
import paddle.nn.functional as F
from utils import evaluate
global_step = 0
for epoch in range(1, epochs + 1):
for step, batch in enumerate(train_data_loader, start=1):
input_ids, segment_ids, labels = batch
logits = model(input_ids, segment_ids)
loss = criterion(logits, labels)
probs = F.softmax(logits, axis=1)
correct = metric.compute(probs, labels)
metric.update(correct)
acc = metric.accumulate()
global_step += 1
if global_step % 10 == 0 :
print("global step %d, epoch: %d, batch: %d, loss: %.5f, acc: %.5f" % (global_step, epoch, step, loss, acc))
loss.backward()
optimizer.step()
lr_scheduler.step()
optimizer.clear_grad()
evaluate(model, criterion, metric, dev_data_loader)
global step 270, epoch: 5, batch: 2, loss: 0.43869, acc: 0.80500
global step 280, epoch: 5, batch: 12, loss: 0.41893, acc: 0.80792
global step 290, epoch: 5, batch: 22, loss: 0.44744, acc: 0.80523
global step 300, epoch: 5, batch: 32, loss: 0.38977, acc: 0.80797
global step 310, epoch: 5, batch: 42, loss: 0.39923, acc: 0.80774
global step 320, epoch: 5, batch: 52, loss: 0.36724, acc: 0.81029
global step 330, epoch: 5, batch: 62, loss: 0.40811, acc: 0.81008
eval loss: 0.51191, accu: 0.74444
五、模型预测
训练保存好的训练，即可用于预测。如以下示例代码自定义预测数据，调用predict()函数即可一键预测。
from utils import predict
data = [
{"text":'这个宾馆比较陈旧了，特价的房间也很一般。总体来说一般'},
{"text":'怀着十分激动的心情放映，可是看着看着发现，在放映完毕后，出现一集米老鼠的动画片'},
{"text":'作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，可以在车上办理入住手续，节省时间。'},
]
label_map = {0: 'negative', 1: 'neutral', 2: 'positive'}
results = predict(
model, data, tokenizer, label_map, batch_size=batch_size)
for idx, text in enumerate(data):
print('Data: {} \t Lable: {}'.format(text, results[idx]))
Data: {'text': '这个宾馆比较陈旧了，特价的房间也很一般。总体来说一般'} Lable: neutral
Data: {'text': '怀着十分激动的心情放映，可是看着看着发现，在放映完毕后，出现一集米老鼠的动画片'} Lable: negative
Data: {'text': '作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，可以在车上办理入住手续，节省时间。'} Lable: positive
