ReviewBERT

基于评论语料库进行（后训练）的BERT模型，用于理解情感倾向、选项及各类电商领域特征。

BERT-DK_laptop模型通过100MB笔记本电脑评论语料训练，语料来自Electronics/Computers & Accessories/Laptops分类。
BERT-PT_*系列模型额外使用了SQuAD 1.1数据集进行增强训练。

模型说明

基础模型采用经过Wikipedia+BookCorpus训练的BERT-base-uncased版本。
后训练数据来源于亚马逊数据集和Yelp数据集。

使用指南

加载后训练权重非常简单，例如：

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("activebus/BERT-PT_laptop")
model = AutoModel.from_pretrained("activebus/BERT-PT_laptop")

评估结果

详见我们在NAACL发表的论文

引用规范

若该研究对您有帮助，请按以下格式引用：

@inproceedings{xu_bert2019,
    title = "BERT Post-Training for Review Reading Comprehension and Aspect-based Sentiment Analysis",
    author = "Xu, Hu and Liu, Bing and Shu, Lei and Yu, Philip S.",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics",
    month = "jun",
    year = "2019",
}