Weibo Sentiment Analysis

1. 基于开源代码中改写的
2. 大多数情感分析模型只是开源代码，没有提供对应预训练模型。针对微博情感分析同样也缺乏相应的预训练模型，本模型提供情感分析训练代码，以及模型推断
3. 主要针对的数据集

   数据集	类型	链接
   weibo_senti_100k	2种感情，正向评论和负向评论	地址
   simplifyweibo_4_moods	4 种情感，喜悦、愤怒、厌恶、低落	地址

Environmental preparation

This repo was tested on 3.6 and PyTorch 0.4.1/1.0.0

pip install pytorch-pretrained-bert

Model Train

采用 BERT-base, Chinese^Google 模型在数据集上进行fine-tune

准备数据集

划分 Train、Valid、Test 数据集

cd Weibo-Sentiment-Analysis
python split_weibo_senti_100k.py

模型训练

sh train.sh

模型	数据集	F1
Bert-base	weibo_senti_100k	0.9840746441110737
	simplifyweibo_4_moods	0.4969952552559987
Bert-wwm-ext	--
XLNet-base	--
XLNet-mid	--
XLNet-large	--
Roberta-mid	--

Model Test

预训练模型下载：

模型	数据集	下载地址
Bert-base	weibo_senti_100k	地址
	simplifyweibo_4_moods	地址

将下载下来的模型文件保存在./checkpoints 目录下

sh test.sh