NLP技术助力产业落地：评论观点抽取与文本语义检索实践探索

人工智能

2023-10-15 19:17:06

NLP：变革中的产业应用

聆听用户心声：评论观点抽取

评论观点抽取从评论文本中提取用户的观点和态度，不仅为企业改进产品和服务提供依据，还能帮助用户做出明智的消费决策。飞桨开源了评论观点抽取的完整方案，降低了产业落地门槛，助力企业快速构建系统。

精准直达目标：文本语义检索

文本语义检索根据用户查询的语义从大量文本中准确检索相关信息，广泛应用于搜索引擎和问答系统。飞桨也开源了文本语义检索的完整方案，帮助企业构建智能搜索系统，开启智能搜索的新时代。

技术创新与产业升级

NLP技术在各行各业蓬勃发展，推动了技术创新和产业升级。它帮助企业提升运营效率、降低成本、改善客户体验，并为消费者创造了更便捷、智能的生活方式。

产业落地：共创美好未来

飞桨产业实践范例库为企业提供了完整的NLP技术落地指南，降低了产业落地门槛。它将加速NLP技术在各行业的应用，助力构建更加智能、高效、便捷的社会。

代码示例：构建NLP应用

评论观点抽取：

# 导入飞桨框架
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optimizer as optim

# 构建模型
class SentimentAnalysisModel(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(SentimentAnalysisModel, self).__init__()
        # 定义模型结构

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播过程

# 创建数据集
train_dataset = paddle.io.Dataset.from_csv(path="train.csv")
test_dataset = paddle.io.Dataset.from_csv(path="test.csv")

# 构建数据加载器
train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = paddle.io.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 构建模型
model = SentimentAnalysisModel()

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for batch in train_loader:
        # 前向传播
        logits = model(batch)

        # 计算损失
        loss = loss_fn(logits, batch.label)

        # 反向传播
        loss.backward()

        # 更新参数
        optimizer.step()

        # 清除梯度
        optimizer.clear_grad()

# 评估模型
acc = 0.0
for batch in test_loader:
    # 前向传播
    logits = model(batch)

    # 计算准确率
    acc += paddle.metric.accuracy(logits, batch.label)

# 输出准确率
print("模型准确率：", acc.numpy())

文本语义检索：

# 导入飞桨框架
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optimizer as optim

# 构建模型
class TextRetrievalModel(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(TextRetrievalModel, self).__init__()
        # 定义模型结构

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播过程

# 创建数据集
train_dataset = paddle.io.Dataset.from_csv(path="train.csv")
test_dataset = paddle.io.Dataset.from_csv(path="test.csv")

# 构建数据加载器
train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = paddle.io.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 构建模型
model = TextRetrievalModel()

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for batch in train_loader:
        # 前向传播
        logits = model(batch)

        # 计算损失
        loss = loss_fn(logits, batch.label)

        # 反向传播
        loss.backward()

        # 更新参数
        optimizer.step()

        # 清除梯度
        optimizer.clear_grad()

# 评估模型
acc = 0.0
for batch in test_loader:
    # 前向传播
    logits = model(batch)

    # 计算准确率
    acc += paddle.metric.accuracy(logits, batch.label)

# 输出准确率
print("模型准确率：", acc.numpy())