基于开源模型对文本和音频进行情感分析

应用场景

1. 从商品详情页爬取商品评论，对其做舆情分析；
2. 电话客服，对音频进行分析，做舆情分析；
3. 通过对商品的评论分析，作为对供应商打分/商品个性化排序等依据；

模型选用

• 文本，选用了通义实验室fine-tune的structBERT 模型，基于大众点评的评论数据进行训练，使用预训练模型进行推理，CPU 能跑，支持模型微调，基本上不用微调了，因为他是基于电商领域的数据集进行训练的，基本够用，training dataset 使用了大众点评等平台数据，可本地部署；

参考论文：

title: Incorporating language structures into pre-training for deep language understanding
author：Wang, Wei and Bi, Bin and Yan, Ming and Wu, Chen and Bao, Zuyi and Xia, Jiangnan and Peng, Liwei and Si, Luo
journal：arXiv preprint arXiv:1908.04577，
year：2019

版本依赖：

modelscope-lib 最新版本

推理代码：

semantic_cls = pipeline(Tasks.text_classification, 'damo/nlp_structbert_sentiment-classification_chinese-base')

comment0 = '非常厚实的一包大米，来自遥远的东北，盘锦大米，应该