ABSA-PyTorch 是一个基于方面的情感分析，使用 PyTorch 实现。
要求
- pytorch >= 0.4.0
- numpy >= 1.13.3
- sklearn
- python 3.6 / 3.7
- transformers
要安装要求内容，请运行pip install -r requirements.txt.
- 对于非基于 BERT 的模型， 需要 GloVe 预训练的词向量，更多细节请参考 data_utils.py。
用法
训练
python train.py --model_name bert_spc --dataset restaurant
- 所有实现的模型都列在模型目录中。
- 有关更多训练参数，请参阅 train.py。
- 有关 k-fold 交叉验证支持，请参阅train_k_fold_cross_val.py。
推理
- 对于非基于 BERT 的模型和基于 BERT 的模型，请参阅 infer_example.py。
提示
- 对于非基于 BERT 的模型，训练过程不是很稳定。
- 基于 BERT 的模型对小数据集上的超参数（尤其是学习率）更敏感，请参阅此问题。
- 对特定任务进行微调是释放 BERT 真正威力所必需的。
框架
对于灵活的训练/推理和方面术语提取，请尝试 PyABSA，它包含此存储库中的所有模型。
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项目场景： ABSA-PyTorch-master：链接为https://github.com/songyouwei/ABSA-PyTorch 基于pytorch的属性级情感分析 问题描述 torch版本和transformers不对： Traceback (most recent call last): File "train.py", line 17, in <module> fr
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导入torch时报错： >>> import torch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\app\Anaconda3\envs\ABSA-PyTorch-master\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 20, i
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