【亲测免费】 Senta 情感分析系统安装和配置指南

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目介绍

Senta 是百度开源的情感分析系统，旨在提供先进的情感分析技术。该项目基于情感知识增强的预训练模型 SKEP（Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis），在多项情感分析任务上表现优异。

主要编程语言

Senta 项目主要使用 Python 编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术

• SKEP（Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training）: 基于情感知识增强的预训练模型，提供强大的情感语义表示。
• ERNIE 1.0/2.0: 百度开源的预训练模型，用于初始化 SKEP 模型。
• RoBERTa: 基于 BERT 的优化模型，用于英文情感分析。

框架

• PaddlePaddle: 百度开源的深度学习框架，用于模型的训练和预测。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

1. 安装 Python: 确保系统中已安装 Python 3.7 或更高版本。
2. 安装 PaddlePaddle: 安装 PaddlePaddle 1.6.3 或更高版本。推荐使用 GPU 版本以加速训练。
3. 安装 Git: 用于克隆项目代码。

详细安装步骤

步骤 1: 克隆项目代码

首先，使用 Git 克隆 Senta 项目代码到本地：

git clone https://github.com/baidu/Senta.git
cd Senta

步骤 2: 安装依赖包

安装项目所需的 Python 依赖包：

pip install -r requirements.txt

步骤 3: 下载预训练模型

下载 SKEP 的预训练模型，包括中文和英文模型：

cd model_files
sh download_ernie_1.0_skep_large_ch.sh  # 下载中文模型
sh download_ernie_2.0_skep_large_en.sh  # 下载英文模型
sh download_roberta_skep_large_en.sh    # 下载 RoBERTa 英文模型

步骤 4: 下载示例数据

下载用于训练和测试的示例数据：

cd ../data
sh download_ch_data.sh  # 下载中文测试数据
sh download_en_data.sh  # 下载英文测试数据

步骤 5: 配置环境变量

根据需要，配置环境变量以确保 PaddlePaddle 和其他依赖库的正确加载：

source env.sh

步骤 6: 运行预训练和微调

根据需要，运行预训练或微调任务。以下是一些示例命令：

• 预训练:

sh script/run_pretrain_ernie_1.0_skep_large_ch.sh  # 在中文模型基础上继续预训练
sh script/run_pretrain_ernie_2.0_skep_large_en.sh  # 在英文模型基础上继续预训练
sh script/run_pretrain_roberta_skep_large_en.sh    # 在 RoBERTa 英文模型基础上继续预训练

• 微调训练和预测:

sh script/run_train.sh config/ernie_1.0_skep_large_ch.Chnsenticorp.cls.json  # 微调训练中文句子级情感分类任务
sh script/run_infer.sh config/ernie_1.0_skep_large_ch.Chnsenticorp.infer.json  # 预测中文句子级情感分类任务

总结

通过以上步骤，您已经成功安装并配置了 Senta 情感分析系统。您可以根据需要进一步探索和使用该项目提供的各种功能和模型。