hchhtc123 / Sentiment-analysis

基于PaddleHub通过预训练模型Erine-tiny在中文7情感分类数据集OCEMOTION上进行微调训练从而实现较为精确的情感7分类任务,并完成了基于PyQt5的GUI及前后端分离式web端双端部署。

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PaddleHub实战:中文微情感分析系统

一.项目简介:

本项目主要基于PaddleHub通过预训练模型Erine-tiny在中文7情感分类数据集OCEMOTION上进行微调训练从而实现较为精确的情感7分类任务:sadness、happiness、disgust、anger、like、surprise、fear。

在完成模型部署后,基于PyQt5完成了项目可视化界面的开发,支持支持单条和批量文本细粒度情感分类预测。

同时还完成了该项目前后端分离式的web端部署,所用技术栈:前端:Vue+Element UI;后端:Flask+PaddleHub。

通过微情感分析技术更好地挖掘文本中包含的微情感,具有前沿性和广泛的应用价值。同时还提供完整项目教程,带你玩转一个完整NLP项目开发!

总技术路线:

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二.项目效果演示:

2.1 PyQt5 GUI界面:

项目演示视频:https://www.bilibili.com/video/BV1944y1C7FQ/

单条文本分类预测:

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批量文本分类预测:

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2.2 前后端分离式Web端:

项目演示视频:https://www.bilibili.com/video/BV1R44y1v7Dh/

界面演示:

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三.项目运行说明:

项目主目录分为Ernie-model、PyQt5-GUI、webproject三大文件夹。

1.Ernie-model存放训练好的模型参数,训练细节查看https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2211726。

2.PyQt5-GUI为基于PyQt5构建的可视化界面,该模块运行查看对应目录提供的'项目必读说明.txt'文件。

3.webproject为项目的web端部署,分为FrontEnd和BackEnd即前端界面和后端服务两大模块,该模块运行同样查看对应目录提供的"项目必读说明.txt"文件。

四.AI Studio项目地址及教程:

1.PaddleHub实战:基于OCEMOTION的中文微情感分析系统

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2211726

2.前后端分离式NLP微情感分析平台

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2507681

五.作者简介:

项目作者:炼丹师233

AI Studio个人主页:https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/330406

飞桨开发者技术专家 PPDE

个人荣誉:软件杯国赛三等奖、计算机设计大赛国赛三等奖

主要方向:搞开发,主攻NLP和数据挖掘比赛或项目

About

基于PaddleHub通过预训练模型Erine-tiny在中文7情感分类数据集OCEMOTION上进行微调训练从而实现较为精确的情感7分类任务,并完成了基于PyQt5的GUI及前后端分离式web端双端部署。

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