燃爆！17行Python代码做情感分析？你也可以的
51Testing软件测试网2019-07-04 19:44
17行代码跑最新NLP模型?你也可以!
本次作者评测所需(防吓退)
一台可以上网的电脑
基本的python代码阅读能力，用于修改几个模型参数
对百度中文NLP最新成果的浓烈兴趣
训练模型：Senta情感分析模型基本简介
Senta是百度NLP开放的中文情感分析模型，可以用于进行中文句子的情感分析，输出结果为{正向/中性/负向}中的一个，关于模型的结构细节，请查看Senta----github.com/PaddlePaddle/Paddlehub/demo/senta
本示例代码选择的是Senta-BiLSTM模型。
模型来源：Paddlehub简介
PaddleHub是基于PaddlePaddle开发的预训练模型管理工具，可以借助预训练模型更便捷地开展迁移学习工作。
本次评测中只使用了预训练模型，没有进行fine-tune
代码运行环境：百度 AI studio
实验代码
来自paddlehub/senta_demo.py
from __future__ import print_function
import json
import os
import six
import paddlehub as hub
if __name__ == "__main__":
# 加载senta模型
senta = hub.Module(name="senta_bilstm")
# 把要测试的短文本以str格式放到这个列表里
test_text = [
"这家餐厅不是很好吃",
"这部电影差强人意",
]
# 指定模型输入
input_dict = {"text": test_text}
# 把数据喂给senta模型的文本分类函数
results = senta.sentiment_classify(data=input_dict)
# 遍历分析每个短文本
for index, text in enumerate(test_text):
results[index]["text"] = text
for index, result in enumerate(results):
if six.PY2:
print(
json.dumps(results[index], encoding="utf8", ensure_ascii=False))
else:
print('text: {}, predict: {}'.format(results[index]['text'],results[index]['sentiment_key']))
详细测评
成语情感分析
Input
test_text = [
'沧海桑田', # 中型，世事变化很大
'下里巴人', # 褒义，通俗的文学艺术
'有口皆碑', # 褒义，对突出的好人好事一致颂扬
'危言危行', # 褒义，说正直的话，做正直的事
'鬼斧神工', # 褒义，指大自然美景
'不赞一词', # 褒义，不能再添一句话，表示写的很好
'文不加点', # 褒义，指写作技巧高超
'差强人意', # 褒义，大体还能使人满意
'无微不至', # 褒义，指细心周到
'事倍功半', # 褒义，指不费力就有好的效果
'事半功倍', # 贬义，指浪费了力气却没有好效果
'蠢蠢欲动', # 贬义，指要干坏事
'面目全非', # 贬义，指大破坏
'江河日下', # 贬义，指事物日渐衰落
'评头论足', # 贬义，指小节过分挑剔
'生灵涂炭', # 贬义，指人民极端困苦
'始作俑者', # 贬义，第一个做坏事的人
'无所不为', # 贬义，什么坏事都干
'无所不至', # 贬义，什么坏事都干
'阳春白雪', # 贬义，高深不容易理解的艺术
]
Output
运行耗时: 4秒480毫秒
text: 沧海桑田, positive_prob: 0.3838, predict: negative # 错误
text: 下里巴人, positive_prob: 0.7957, predict: positive
text: 有口皆碑, positive_prob: 0.906, predict: positive
text: 危言危行, positive_prob: 0.588, predict: positive
text: 鬼斧神工, positive_prob: 0.657, predict: positive
text: 不赞一词, positive_prob: 0.9698, predict: positive
text: 文不加点, positive_prob: 0.1284, predict: negative # 错误
text: 差强人意, positive_prob: 0.0429, predict: negative # 错误
text: 无微不至, positive_prob: 0.8997, predict: positive
text: 事倍功半, positive_prob: 0.6181, predict: positive
text: 事半功倍, positive_prob: 0.8558, predict: positive # 错误
text: 蠢蠢欲动, positive_prob: 0.7353, predict: positive # 错误
text: 面目全非, positive_prob: 0.2186, predict: negative
text: 江河日下, positive_prob: 0.2753, predict: negative
text: 评头论足, positive_prob: 0.6737, predict: positive # 错误
text: 生灵涂炭, positive_prob: 0.4661, predict: neutral # 错误
text: 始作俑者, positive_prob: 0.247, predict: negative
text: 无所不为, positive_prob: 0.5948, predict: positive # 错误
text: 无所不至, positive_prob: 0.553, predict: positive # 错误
text: 阳春白雪, positive_prob: 0.7552, predict: positive # 错误
正确率：10/20 = 50%
转折复句情绪分析
Input
test_text = [
'小明虽然考了第一，但是他一点也不骄傲', # 积极
'你不是不聪明，而是不认真', # 消极
'虽然小明很努力，但是他还是没有考100分', # 消极
'虽然小明有时很顽皮，但是他很懂事', # 积极
'虽然这座桥已经建了很多年，但是她依然很坚固', # 积极
'他虽然很顽皮，但是学习很好', # 积极
'学习不是枯燥无味，而是趣味横生', # 积极
'虽然很困难，但是我还是不会退缩', # 积极
'虽然小妹妹只有5岁，但是她能把乘法口诀倒背如流', # 积极
'虽然我很过分，但是都是为了你好', # 积极
'小明成绩不好，不是因为不聪明，而是因为不努力', # 消极
'虽然这样做不妥当，但已经是最好的选择', # 积极
'这次虽然失败，但却是成功的开始', # 积极
'虽然这道题很难，但是我相信我会把它做出来', # 积极
'虽然爷爷已经很老了，但是他还是坚持每天做运动', # 积极
'不是没有美，而是我们缺少发现美的眼光', # 消极
'虽然他们有良好的生活条件，但是浪费资源迟早会带来恶果', # 消极
'他不是我们的敌人，而是我们的朋友', # 积极
'他不是不会做，而是不想做', # 消极
'虽然那个梦想看起来离我遥不可及，但是我相信经过我的努力它一定会实现', # 积极
]
Output
运行耗时: 2秒667毫秒
text: 小明虽然考了第一，但是他一点也不骄傲, positive_prob: 0.9598,
predict: positive
text: 你不是不聪明，而是不认真, positive_prob: 0.0275,
predict: negative
text: 虽然小明很努力，但是他还是没有考100分, positive_prob: 0.7188,
predict: positive # 错误
text: 虽然小明有时很顽皮，但是他很懂事, positive_prob: 0.8776,
predict: positive
text: 虽然这座桥已经建了很多年，但是她依然很坚固, positive_prob: 0.9782,
predict: positive
text: 他虽然很顽皮，但是学习很好, positive_prob: 0.9181,
predict: positive
text: 学习不是枯燥无味，而是趣味横生, positive_prob: 0.3279,
predict: negative # 错误
text: 虽然很困难，但是我还是不会退缩, positive_prob: 0.3974,
predict: negative # 错误
text: 虽然小妹妹只有5岁，但是她能把乘法口诀倒背如流, positive_prob: 0.5124,
predict: neutral
text: 虽然我很过分，但是都是为了你好, positive_prob: 0.399,
predict: negative # 错误
text: 小明成绩不好，不是因为不聪明，而是因为不努力, positive_prob: 0.1881,
predict: negative
text: 虽然这样做不妥当，但已经是最好的选择, positive_prob: 0.806,
predict: positive
text: 这次虽然失败，但却是成功的开始, positive_prob: 0.4862,
predict: neutral # 错误
text: 虽然这道题很难，但是我相信我会把它做出来, positive_prob: 0.3959,
predict: negative # 错误
text: 虽然爷爷已经很老了，但是他还是坚持每天做运动, positive_prob: 0.9178,
predict: positive
text: 不是没有美，而是我们缺少发现美的眼光, positive_prob: 0.5614,
predict: positive
text: 虽然他们有良好的生活条件，但是浪费资源迟早带来恶果, positive_prob: 0.1086,
predict: negative
text: 他不是我们的敌人，而是我们的朋友, positive_prob: 0.3749,
predict: negative # 错误
text: 他不是不会做，而是不想做, positive_prob: 0.1247,
predict: negative
text: 虽然那个梦想看起来离我遥不可及，但是我相信经过我的努力它一定会实现, positive_prob: 0.957,
predict: positive
正确率：13/20 = 65%
具体场景情绪分析
Input
test_text = [
'这车耗油很快',
'这车开的很快',
'这房间有一股死老鼠味道',
'这房间有烟味',
'他的发型像杀马特',
'这衣服机洗掉色',
'这衣服穿多了起球',
'这软件容易闪退',
'他打球的样子像蔡徐坤',
'这把20了',
'这把可以打',
'他射球的样子像科比',
'这房间的布置很有情调',
'这酒让人回味',
'这衣服很酷',
'他的侧脸好像林峰',
'五星好评',
'以后会回购的',
'性价比很高',
'物美价廉',
'这女生让我心动'
]
Output
运行耗时: 2秒676毫秒
text: 这车耗油很快, positive_prob: 0.2926, predict: negative
text: 这车开的很快, positive_prob: 0.8478, predict: positive
text: 这房间有一股死老鼠味道, positive_prob: 0.0071, predict: negative
text: 这房间有烟味, positive_prob: 0.2071, predict: negative
text: 他的发型像杀马特, positive_prob: 0.3445, predict: negative
text: 这衣服机洗掉色, positive_prob: 0.3912, predict: negative
text: 这衣服穿多了起球, positive_prob: 0.679, predict: positive # 错误
text: 这软件容易闪退, positive_prob: 0.0051, predict: negative
text: 他打球的样子像蔡徐坤, positive_prob: 0.8684, predict: positive # 错误
text: 这把20了, positive_prob: 0.1695, predict: negative
text: 这把可以打, positive_prob: 0.3503, predict: negative # 错误
text: 他射球的样子像科比, positive_prob: 0.7263, predict: positive
text: 这房间的布置很有情调, positive_prob: 0.9519, predict: positive
text: 这酒让人回味, positive_prob: 0.7431, predict: positive
text: 这衣服很酷, positive_prob: 0.9817, predict: positive
text: 他的侧脸好像林峰, positive_prob: 0.5621, predict: positive
text: 五星好评, positive_prob: 0.9971, predict: positive
text: 以后会回购的, positive_prob: 0.6903, predict: positive
text: 性价比很高, positive_prob: 0.9799, predict: positive
text: 物美价廉, positive_prob: 0.9542, predict: positive
text: 这女生让我心动, positive_prob: 0.956, predict: positive
正确率：17/20 = 85%
总结，三个不同类别的测评如下所示：
总结
1.模型计算耗时较小，使用体验不错。
2.成语情感分析方面，我专门挑选的是一些比较难从字面理解的，容易混淆情感的成语(比如差强人意被判定为消极)，这些也是高考常考的内容。虽然最后模型正确率只有一般，但是我认为是可以接受的，适当增加成语语句作为训练语料会使模型"更懂"中文。
大家有兴趣的可以试一试一些比较容易从字面理解情感的成语，我觉得得分会比本次评测的结果要好。
3.转折语句情感分析本身也是对模型的一种挑战，实测效果为65分，个人觉得模型对于像“但是”，“虽然”这样的词语没有足够的attention，因为这些转折词背后的语义往往才是最影响整个句子的情感的，最终评分65分，个人认为模型在这方面表现一般。
4.评分最好看的是具体场景情感分析，大概预训练语料中有大量的淘宝评价?像杀马特 20科比这些小字眼是判定情感的关键，而模型也确实捕捉到并判断出来了，这点比较让我惊喜。
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