t5-base-finetuned-span-sentiment-extraction

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基于T5的文本情感关键词提取模型

基于Google T5模型的情感跨度提取(Sentiment Span Extraction)微调项目,通过识别文本中表达情感的关键词或短语,实现社交媒体文本分析。项目使用Tweet Sentiment Extraction数据集训练,支持提取积极、消极或中性情感判断的文本片段,可应用于品牌监测和情感分析场景。

开源项目T5模型情感分析文本提取机器学习Github自然语言处理Huggingface

项目概述

这是一个基于Google T5模型的情感片段抽取项目,该项目通过对T5-base模型进行微调,使其能够从文本中提取表达情感的关键片段。该模型能够根据给定的情感标签(正面、负面或中性),从文本中准确识别并提取出支持该情感判断的具体词语或短语。

技术背景

该项目是在Google的T5(Text-to-Text Transfer Transformer)模型基础上开发的。T5是一个强大的预训练语言模型,它将所有自然语言处理任务统一转化为文本到文本的格式。通过迁移学习的方式,T5模型首先在海量数据上进行预训练,然后针对具体任务进行微调,从而在多个自然语言处理任务上取得了优异的表现。

数据集特点

项目使用了Tweet Sentiment Extraction数据集进行训练,该数据集来自Figure Eight的Data for Everyone平台。数据集包含:

  • 训练集:23,907个样本
  • 评估集:3,573个样本 数据集中的每条推文都标注了情感倾向,以及支持该情感判断的文本片段。

实际应用场景

该模型在社交媒体情感分析中具有重要应用价值,例如:

  • 品牌口碑监控
  • 舆情分析
  • 用户反馈分析
  • 市场趋势洞察

使用方法

模型的使用非常简单直观,开发者可以通过transformers库轻松调用。模型能够接收包含情感标签和上下文的输入文本,并返回对应的情感片段。例如:

  • 输入负面情感文本时,模型可以提取出表达负面情绪的具体片段
  • 输入正面情感文本时,模型可以准确定位表达正面评价的词句

技术优势

  1. 采用先进的T5架构,具有强大的文本理解能力
  2. 训练数据丰富多样,覆盖各种情感表达场景
  3. 使用简单,易于集成到现有系统中
  4. 输出结果精确可靠,支持实际业务应用

项目贡献者

这个项目是由Manuel Romero基于Lorenzo Ampil的工作开发的,体现了开源社区协作的价值。项目完整开源,为相关领域的研究和应用提供了重要参考。

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