论文学习：Joint Multi-modal Aspect-Sentiment Analysis with Auxiliary Cross-modal Relation Detection

最新推荐文章于 2025-12-05 17:59:21 发布

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1.首先构建一个辅助的文本-图像关系检测模块，以控制视觉信息的合理利用。
2.现有的技术比如spaCy能否发掘文本中哪个单词是关于商品的
3.我想只标注图中的商品，而不标注里面的比如水果等
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1.首先构建一个辅助的文本-图像关系检测模块，以控制视觉信息的合理利用。

为什么以文本为主导是因为，在情感识别中，文本的特殊性。那能否构建一个双向的，既可以控制文本，又可以控制视觉信息。

2.现有的技术比如spaCy能否发掘文本中哪个单词是关于商品的

是的，现有的一些技术，特别是像 spaCy 这样的自然语言处理工具，可以帮助发掘文本中与商品相关的单词。虽然 spaCy 本身并不专门针对商品提取进行训练，但它可以通过以下几种方式在文本中找到与商品相关的词汇。

1. 命名实体识别（NER）

spaCy 提供了预训练的命名实体识别（NER）模型，它可以从文本中提取出如人名、地点、时间、货币、组织等实体。虽然默认的NER模型可能并不直接识别“商品”实体，但通过 自定义命名实体识别模型，你可以训练一个模型来识别特定商品名或品牌名。

具体做法：

自定义NER标签：你可以根据电商平台的商品数据，标注出文本中的商品名称或类别。然后，利用这些标注训练一个新的NER模型，使其能识别商品相关的实体。例如，如果用户提供的是关于手机的文本，NER可以标出"iPhone"、"Samsung Galaxy"等品牌名称。
实体识别扩展：通过利用 spaCy 的 EntityRuler，你可以加入自定义的商品名、品牌名或类别作为规则，来识别文本中的商品实体。EntityRuler 允许你将某些固定的关键词作为规则直接嵌入到模型中，帮助更精准地识别商品相关词汇。

2. 词向量和相似度分析

spaCy 也支持 词向量（Word2Vec、GloVe等），可以用来捕捉文本中词与词之间的语义关系。如果你想知道文本中哪些词汇可能与商品相关，可以通过计算商品类别词（如"手机"、“电视”、"耳机"等）与文本中其他单词的相似度来实现。

具体做法：

相似度分析：给定一个商品类别的词向量（如"手机"），通过计算文本中所有单词与该商品类别词的相似度，可以推测哪些词可能与该商品相关。例如，如果某个词与"手机"的语义相似度高，说明它可能是与手机相关的词（如"屏幕"、"处理器"等）。
扩展到多模态：如果将文本和图片结合起来（如电商网站上的商品描述和商品图片），可以通过相似度分析进一步提升对商品的识别准确性。

3. 依赖解析（Dependency Parsing）

通过依赖解析，spaCy 可以分析文本中的句法结构，帮助识别出与商品相关的动词、形容词以及它们所修饰的名词。依赖解析可以帮助你识别出产品属性（如颜色、尺寸、型号等）和与商品相关的描述。

具体做法：

基于依赖关系的提取：例如，“这款红色的 iPhone 12 Pro Max 很漂亮”，通过依赖解析可以识别出“iPhone 12 Pro Max”是产品名，而“红色”是产品的属性。

4. 基于规则的商品关键词匹配

如果你有一个商品词库（例如，商品类别、品牌名、型号等），可以通过 规则匹配（Rule-based Matching）找到文本中与商品相关的关键词。这种方法通常不依赖于复杂的机器学习模型，但可以快速高效地实现商品关键词的检测。

具体做法：

模式匹配：通过spaCy的 Matcher 或 PhraseMatcher，可以为商品关键词、品牌名、型号等建立规则模式，并在文本中识别出与这些模式匹配的单词或短语。

5. 分类模型

通过训练一个分类模型，spaCy 可以帮助将文本中的某些部分分类为商品相关类别。例如，您可以使用现有的商品文本数据训练一个 商品分类模型，来自动检测哪些部分的文本与商品相关。

具体做法：

文本分类：在多标签分类场景中，spaCy可以使用现有的文本分类工具来判断整个文本或文本中的某个部分是否涉及商品。例如，你可以训练一个模型来识别“商品描述”类别文本，并用它来标记出电商评论、商品描述等文本部分。

总结

虽然 spaCy 本身并没有专门的功能来发掘文本中与商品相关的单词，但通过 自定义命名实体识别、词向量相似度、依赖解析 和 规则匹配 等方法，可以有效地从文本中提取出与商品相关的单词。此外，你还可以结合其他技术（如图像识别、推荐系统等），将多模态数据融合使用，提高模型的精度和性能。

如果你的目标是针对电商领域中的商品识别，尤其是在检索、推荐等任务中，使用spaCy与其他技术（如图像处理、上下文理解等）相结合，会大大提升商品的提取和相关任务的表现。

3.我想只标注图中的商品，而不标注里面的比如水果等

如果你希望只标注图像中的商品而不标注其他物体（如水果、背景等），你可以通过 定制化的物体检测 或 类别过滤 方法来实现这一目标。这种任务通常涉及到以下几个步骤和技术：

1. 基于特定商品类别的训练模型

要从图像中仅检测出商品，而忽略其他物体（例如水果、背景等），你需要一个专门针对商品的物体检测模型。这些模型应专门训练以识别和区分商品类别（如衣服、电子产品、家具等），而不是通用的物体识别（如水果、动物等）。

方法：

定制商品检测数据集：为了实现这个目标，首先需要收集包含商品（而不是其他物体）的图像数据集。可以考虑创建一个专门的商品数据集，涵盖各种商品类别。
- 你可以使用现有的电商平台数据，手动标注商品区域，或者使用已有的商品图像数据集（如 DeepFashion 或 Fashion-MNIST）进行训练。
训练定制化模型：使用这个特定商品数据集，你可以训练一个物体检测模型，例如 YOLOv5、Faster R-CNN 或 RetinaNet。训练的关键在于 只标注商品类别，而忽略背景和其他无关物体（如水果、树木等）。
过滤非商品类别：在模型的输出中，如果检测到的是非商品类别（如水果），可以设置一个规则进行过滤。例如，你可以将检测到的类别与预定义的商品类别进行比较，若不属于商品类别则丢弃该检测结果。

2. 使用现有的商品检测模型

如果你不想从头开始训练模型，可以选择已经预训练的商品检测模型。以下是几种可以应用的方法：

1. YOLOv5 / YOLOv4：

YOLO（You Only Look Once）是实时物体检测中最常用的模型之一，适合高效、准确地检测图像中的商品。通过训练一个专门的商品检测模型，你可以仅标注商品对象。YOLOv5是其中的一个高效版本。

训练自己的模型：你可以在YOLOv5的框架下训练模型，通过定义商品类别标签（例如 “电子产品”、“衣服”、“鞋子” 等）来检测图像中的商品。可以使用标注工具（如LabelImg、MakeSense.ai）手动标注图像并训练模型。
使用现有商品检测模型：如果有现成的商品检测模型，直接使用预训练的YOLO模型进行检测，模型会返回商品的边界框。如果没有必要标注水果、家具等物体，可以通过后处理去除这些类别。