SOHU-baseline

搜狐校园算法大赛baseline

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代码运行环境：

• python 3.6
• Keras 2.2.4
• tqdm
• jieba
• tensorflow-gpu 1.12.0

整体思路：

• 采用pipeline的方式，将这个任务拆为两个子任务，先预测aspect，根据aspect预测情感极性（ABSA），这两个子任务都使用深度学习模型解决
• aspect预测采用指针标注的方式解决，标注aspect的头和尾，思路参考苏神在百度信息抽取的baseline
• 基于aspect的情感分析是一个多分类问题，首先根据分隔符将文本拆成多段，然后拼接aspect出现过的文本，再进行三分类

代码框架：

• baseline/: 官方的baseline
• data/: 比赛的原始数据
• log/: 日志输出文件
• ner/: 训练ner模型的相关数据
• output/:最终结果文件
• sentiment_data/:训练情感分类模型的相关数据
• w2v/: 词向量
• analysis.py: 数据分析
• ner.py: ner模型
• ner_corpus.py: 生成ner训练数据
• sentiment_corpus.py: 生成情感分类训练数据
• sentiment_model.py: 情感分类模型
• w2v_model.py: 训练词向量

执行顺序：

1.将原始数据放入data文件夹
2.运行ner_corpus.py生成ner模型训练语料
3.运行ner.py
4.运行sentiment_corpus.py
5.运行w2v_model.py
6.运行sentiment_model.py
7.提交

提交结果：

• ner.txt: 0.306726656807222
• result.txt: 0.314122307927767

相关资料：

• https://github.com/wangbin4317/BDCI_Car_2018-master
• https://github.com/binzhouchn/capsule-pytorch
• https://github.com/idorce/sentiment-analysis-ccf-bdci
• https://github.com/yw411/aspect_sentiment_classification
• https://github.com/songyouwei/SA-DL
• https://github.com/pengshuang/AI-Comp
• https://github.com/bojone/kg-2019-baseline

给star的都能进前排哦 O(∩_∩)O哈哈~