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:
二.项目效果演示:
2.1 PyQt5 GUI界面:
https://www.bilibili.com/video/BV1944y1C7FQ/
项目演示视频:单条文本分类预测:
批量文本分类预测:
2.2 前后端分离式Web端:
https://www.bilibili.com/video/BV1R44y1v7Dh/
项目演示视频:界面演示:
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