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商品评价解析模型是在hfl/chinese-roberta-wwm-ext预训练模型的基础上,结合自研DIRECT模型,用10%商品评价解析数据集(训练集11.7w,验证集1.3w)训练出来的关系抽取模型。 DIRECT为达摩院自研模型,通过使用邻接表解决了实体嵌套问题,并优化了空间复杂度,此外通过“自适应多任务学习策略”提高了模型训练效果 模型基于hfl/chinese-roberta-wwm-ext,在商品评价解析数据集上通过DIRECT模型架构fine-tune得到。

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Model details

模型介绍

中文整理

商品评价解析模型介绍

商品评价解析模型是在hfl/chinese-roberta-wwm-ext预训练模型的基础上,结合自研DIRECT模型,用10%商品评价解析数据集(训练集11.7w,验证集1.3w)训练出来的关系抽取模型。

DIRECT为达摩院自研模型,通过使用邻接表解决了实体嵌套问题,并优化了空间复杂度,此外通过“自适应多任务学习策略”提高了模型训练效果

模型描述

模型基于hfl/chinese-roberta-wwm-ext,在商品评价解析数据集上通过DIRECT模型架构fine-tune得到。

期望模型使用方式以及适用范围

你可以使用该模型,对商品评价领域的文本进行关系抽取。

输入自然语言文本数据,模型会给出形如(属性词-情感词-情感极性)的三元组列表,支持的情感极性类型关系包括:正向情感,负向情感,中性情感

如何使用

在安装完成ModelScope-lib之后即可使用

代码范例

模型局限性以及可能的偏差

模型训练数据有限,在特定行业数据上,效果可能存在一定偏差。

数据评估及结果

Micro-F1: 0.792

相关论文以及引用信息

优先采用原作者提供的中文模型卡片;仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。

你将获得什么

完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件;指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖,请按作者说明配齐。

完整仓库可能包含多个权重格式,因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。

使用前须知

运行环境

运行模型需要的设备、工具与依赖,以原作者说明为准。

授权范围

是否允许商用、修改和分发,请查看模型许可证。

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