七夕礼物没送对？飞桨PaddlePaddle帮你读懂女朋友的小心思

本文作者：飞桨工程师 量子位 转载 | 公众号 QbitAI

七夕节，广大的钢铁直男们，你们给女朋友的礼物买对了么？

“女孩儿的心思男孩你别猜，你猜来猜去也猜不明白。不知道她为什么掉眼泪，也不知她为什么笑开怀……”

对于广大男同胞而言，如何猜透女朋友的心思，是极为苦恼的一件事情。

尤其是在微信聊天的时候，看不到对方的表情，也听不到对方的语气语调，只有聊天界面上“平静如水”的文字，可是你却猜不透，在这表面“平静”的背后，女孩子的心中到底是怎样的“风起云涌”。

△ 图片源自网络

很多时候，女孩子已经闷闷地生了很久的气，男孩儿却没有丝毫的察觉。“你……你生气了吗？”往往导致一场腥风血雨的情侣大战。

铛铛铛铛！敲重点啦！！！

飞桨（PaddlePaddle）对话情绪识别模型，专注于识别对话场景中的用户情绪，能够帮您更快更准地识别出聊天过程中女朋友的各种小情绪。

该模型将对话文本分类为正向情绪、中性情绪和负向情绪三种。

其中，正向情绪进一步细分为：喜爱、愉快和感谢三种；负向情绪进一步细分为：抱怨、愤怒、厌恶、恐惧和悲伤五种。可以帮助理解女友的真实情绪。

除了哄女朋友外，对话情绪识别模型还可以应用到客服聊天等诸多企业场景。识别用户在客服咨询过程中的情绪变化，能够帮助企业更好地把握对话质量、改善用户交互体验，同时分析客服的服务质量、降低人工质检的成本。

那么，飞桨对话情绪识别模型的效果如何呢？基于自建测试集（包含闲聊、客服）和nlpcc2014微博情绪数据集，进行评测，结果如下表。此外，我们还开源了基于海量数据已经训练好的模型，只需要进行简单的fine-tune，就能获得更好的效果。看一下情绪识别准确率的评测结果。

本项目有以下技术优势：

• 依托于百度强大的对话系统，深入分析多种对话场景的主要情绪类型及分布，更能准确理解并识别对话中的情绪
• 基于大数据和深度学习，自动学习词义及词序关系，具备较强的泛化能力，情绪识别精度高
• 在多个垂类（金融客服、闲聊对话、导航交互），负向情绪的识别准确率可达90%以上

话不多说，让我们来一起实践，快速上手吧！

快速上手

（1）克隆项目

克隆代码库到本地。

git clone https://github.com/PaddlePaddle/models.git

cd models/PaddleNLP/emotion_detection

（2）数据准备

运行如下脚本，下载经过预处理的数据。自动生成data目录，data目录下有训练集数据（train.tsv）、开发集数据（dev.tsv）、测试集数据（test.tsv）、 待预测数据（infer.tsv）和对应词典（vocab.txt）。

sh download_data.sh

（3）模型下载

我们开源了基于海量数据训练好的对话情绪识别模型（基于TextCNN、ERNIE等模型训练），可供用户直接使用，并提供两种下载方式。

方式一：基于PaddleHub命令行工具

（PaddleHub安装，可以参考https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub）

mkdir models && cd models

hub download emotion_detection_textcnn--output_path ./

hub download emotion_detection_ernie_finetune--output_path ./

tar xvf emotion_detection_textcnn-1.0.0.tar.gz

tar xvfemotion_detection_ernie_finetune-1.0.0.tar.gz

方式二：直接下载脚本

sh download_model.sh

（4）模型评估

基于已有的预训练模型和数据，可以运行下面的命令进行测试，查看预训练的模型在测试集（test.tsv）上的评测结果。

# TextCNN 模型

sh run.sh eval

# ERNIE 模型

sh run_ernie.sh eval

（5）模型训练

基于示例的数据集，可以运行下面的命令，在训练集（train.tsv）上进行模型训练，并在开发集（dev.tsv）验证。

# TextCNN 模型

sh run.sh train

# ERNIE 模型

sh run_ernie.sh train

训练完成后，可修改run.sh和run_ernie.sh中的init_checkpoint 参数，选择最优step的模型进行评估和预测。

（6）模型预测

利用已有模型，可在未知label的数据集（infer.tsv）上进行预测，得到模型预测结果及各label的概率。

# TextCNN 模型

sh run.sh infer

# ERNIE 模型

sh run_ernie.sh infer

二、进阶使用

（1）任务定义

对话情绪识别任务输入是一段用户文本，输出是检测到的情绪类别，包括消极、积极、中性，这是一个经典的短文本三分类任务。

（2）模型原理介绍

本项目针对对话情绪识别问题，开源了一系列分类模型，供用户可配置地使用：

• BOW：Bag Of Words，是一个非序列模型，使用基本的全连接结构；
• CNN：浅层CNN模型，能够处理变长的序列输入，提取一个局部区域之内的特征；；
• TextCNN：多卷积核CNN模型，能够更好地捕捉句子局部相关性；
• LSTM：单层LSTM模型，能够较好地解决序列文本中长距离依赖的问题；
• BI-LSTM：双向单层LSTM模型，采用双向LSTM结构，更好地捕获句子中的语义特征；
• ERNIE：百度自研基于海量数据和先验知识训练的通用文本语义表示模型，并基于此在对话情绪分类数据集上进行fine-tune获得。

（3）数据格式说明

训练、预测、评估使用的数据示例如下，数据由两列组成，以制表符（’\t’）分隔，第一列是情绪分类的类别（0表示消极；1表示中性；2表示积极），第二列是以空格分词的中文文本，文件为utf8编码。

label text_a

0 谁 骂人 了 ？我 从来不 骂人 ， 我 骂 的 都 不是 人 ， 你 是 人 吗 ？

1 我 有事 等会儿 就 回来和 你 聊

2 我 见到 你 很高兴 谢谢你 帮 我

注：本项目额外提供了分词预处理脚本（在preprocess目录下），可供用户使用，具体使用方法如下：

python tokenizer.py--test_data_dir ./test.txt.utf8 --batch_size 1 > test.txt.utf8.seg

（4）代码结构说明

.

├── config.json # 模型配置文件

├── config.py # 定义了该项目模型的相关配置，包括具体模型类别、以及模型的超参数

├── reader.py # 定义了读入数据，加载词典的功能

├── run_classifier.py # 该项目的主函数，封装包括训练、预测、评估的部分

├── run_ernie_classifier.py # 基于ERNIE表示的项目的主函数

├── run_ernie.sh # 基于ERNIE的训练、预测、评估运行脚本

├── run.sh # 训练、预测、评估运行脚本

├── utils.py # 定义了其他常用的功能函数

（5）如何组建自己的模型

可以根据自己的需求，组建自定义的模型，具体方法如下：

• 定义自己的网络结构。用户可以在 models/classification/nets.py 中，定义自己的模型，只需要增加新的函数即可。此处假设用户自定义的函数名为user_net。
• 更改模型配置。需要在config.json中将model_type改为用户自定义的user_net。
• 模型训练、评估、预测，需要在run.sh、run_ernie.sh中修改模型、数据、词典路径的配置。

（6）如何基于百度开源模型进行 Fine-tune

用户可基于百度开源的对话情绪识别模型，在自有数据上实现 Fine-tune 训练，以获得更好的效果提升。具体方法如下：

如果用户基于开源的 TextCNN模型进行 Fine-tune，需要修改run.sh和config.json文件。

run.sh脚本修改如下：

# 在train()函数中，增加--init_checkpoint选项；修改--vocab_path

--init_checkpoint ./models/textcnn

--vocab_path ./data/vocab.txt

config.json 配置修改如下:

# vocab_size为词典大小，对应上面./data/vocab.txt

"vocab_size": 240465

如果用户基于开源的 ERNIE模型进行Fine-tune，需要更新run_ernie.sh脚本，具体修改如下：

# 在train()函数中，修改--init_checkpoint选项

--init_checkpoint./models/ernie_finetune/params

我们也提供了使用PaddleHub加载ERNIE模型的选项。PaddleHub是PaddlePaddle的预训练模型管理工具，可以用一行代码完成预训练模型的加载，简化预训练模型的使用和迁移学习。

需要修改run_ernie.sh中的配置如下：

# 在train()函数中，修改--use_paddle_hub选项

--use_paddle_hub true

注意：使用该选项需要先安装PaddleHub，安装命令如下：

$ pip install paddlehub

快快自己动手尝试下吧！

想与更多的深度学习开发者交流，请加入飞桨官方QQ群：432676488

如果您想详细了解更多飞桨PaddlePaddle的相关内容，请点击文末阅读原文或参阅以下文档。

官网地址：

https://www.paddlepaddle.org.cn?fr=lzw

项目地址：

https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/v1.5.1/PaddleNLP/emotion_detection

— 完 —