NLP之：百度SKEP

情感分析旨在自动识别和提取文本中的倾向、立场、评价、观点等主观信息。它包含各式各样的任务，比如句子级情感分类、评价对象级情感分类、观点抽取、情绪分类等。情感分析是人工智能的重要研究方向，具有很高的学术价值。同时，情感分析在消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域均有重要的应用，具有很高的商业价值。

近日，百度正式发布情感预训练模型SKEP（Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis,情感知识增强的情感预训练）。SKEP利用情感知识增强预训练模型，在14项中英情感分析典型任务上全面超越SOTA，此工作已经被ACL 2020录用。

SKEP

SKEP是百度研究团队提出的基于情感知识增强的情感预训练算法，此算法采用无监督方法自动挖掘情感知识，然后利用情感知识构建预训练目标，从而让机器学会理解情感语义。SKEP为各类情感分析任务提供统一且强大的情感语义表示。

百度研究团队在三个典型情感分析任务，

句子级情感分类（Sentence-level Sentiment Classification），

评价对象级情感分类（Aspect-level Sentiment Classification）、

观点抽取（Opinion Role Labeling），

共计14个中英文数据

上进一步验证了情感预训练模型SKEP的效果。实验表明，以通用预训练模型ERNIE（内部版本）作为初始化，SKEP相比ERNIE平均提升约1.2%，并且较原SOTA平均提升约2%，具体效果如下表：

任务	数据集合	语言	指标	原SOTA	SKEP	数据集地址
句子级情感分类	SST-2	英文	ACC	97.50	97.60	下载地址
	Amazon-2	英文	ACC	97.37	97.61	下载地址
	ChnSentiCorp	中文	ACC	95.80	96.50	下载地址
	NLPCC2014-SC	中文	ACC	78.72	83.53	下载地址
评价对象级的情感分类	Sem-L	英文	ACC	81.35	81.62	下载地址
	Sem-R	英文	ACC	87.89	88.36	下载地址
	AI-challenge	中文	F1	72.87	72.90	暂未开放
	SE-ABSA16_PHNS	中文	ACC	79.58	82.91	下载地址
	SE-ABSA16_CAME	中文	ACC	87.11	90.06	下载地址
观点抽取	MPQA-H	英文	b-F1/p-F1	83.67/77.12	86.32/81.11	下载地址
	MPQA-T	英文	b-F1/p-F1	81.59/73.16	83.67/77.53	下载地址
	COTE_BD	中文	F1	82.17	84.50	下载地址
	COTE_MFW	中文	F1	86.18	87.90	下载地址
	COTE_DP	中文	F1	84.33	86.30	下载地址

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