模型介绍
中文整理SiameseAOE通用属性情感抽取介绍
SiameseAOE通用信息抽取模型，基于提示（Prompt）+文本（Text）的构建思路，利用指针网络（Pointer Network）实现片段抽取（Span Extraction），从而实现各类属性情感抽取（ABSA）任务的抽取。该模型基于SiameseUIE框架，在500w条ABSA标注数据集进行预训练。
模型描述
模型基于structbert-base-chinese在500w条ABSA标注数据集训练得到，模型框架如下图：
期望模型使用方式以及适用范围
你可以使用该模型，实现各类属性情感抽取（ABSA）任务。
如何使用
安装Modelscope
依据ModelScope的介绍，实验环境可分为两种情况。在此推荐使用第2种方式，点开就能用，省去本地安装环境的麻烦，直接体验ModelScope。
1 本地环境安?
可参考ModelScope环境安装。
2 Notebook
ModelScope直接集成了线上开发环境，用户可以直接在线训练、调用模型。
打开模型页面，点击右上角“在Notebook中打开”，选择机器型号后，即可进入线上开发环境。
代码范例
Fine-Tune 微调示例
零样本推理示例
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
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
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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