readme: ---
  language: 
    - tw
  tags:
    - t5
  license: afl-3.0
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  # Hotel review multi-aspect sentiment classification using T5
  
  We fine tune a T5 pretrained model to generate multi-aspect sentiment classes. The outputs are whole sentiment, aspect, and aspect+sentiment.  
  
  T5情緒面向分類多任務，依據中文簡體孟子T5預訓練模型微調，訓練資料集只有3萬筆，做NLP研究與課程的範例模型用途。
  
  # 如何測試
  在右側測試區輸入不同的任務文字
  
          範例1:
          面向::早餐可以吃的饱，但是东西没了，不一定会补
          範例2:
          面向情绪::房间空调系统有烟味，可考虑做调整
          範例3:
          整体情绪::位置离逢甲很近
  
  資料集:
  資料集蒐集自線上訂房網站的顧客留言10050筆，整理成3項任務，總筆數變成為3倍，共有30150筆(資料由本實驗室成員YYChang蒐集)。
  
  輸入與輸出格式:有三個種類任務分別為:
  
  '整体情绪::'
  '面向::',
  '面向情绪::'
  
          舉例如下:
          整体情绪::因为防疫期间早餐要在房内用餐，但房内电视下的平台有点窄，有点不方便,负面情绪
          整体情绪::只是隔音有点不好,负面情绪
          整体情绪::订的是豪华家庭房，空间还算大,正面情绪
          整体情绪::床大,正面情绪
          
          面向::房间有奇怪的味道,"整洁舒适面向,设施面向"
          面向::干净、舒适、亲切，价钱好～,"整洁舒适面向,性价比面向"
          面向::位置便利，可以在附近悠闲散步，至市区也不远，又临近大海，住得十分舒服。,"整洁舒适面向,地点面向"
          
          面向情绪::反应无效,服务面向的负面情绪
          面向情绪::床其实还蛮好睡，枕头床被还算干净，至少不会让皮肤痒。离火车站市场闹区近。,"整洁舒适面向的正面情绪,设施面向的正面情绪,地点面向的正面情绪"
          面向情绪::设备真的太旧了，灯光太暗了。,设施面向的负面情绪
          面向情绪::住四天，没人打扫清洁，第一天有盥洗用品，其余就没补充，热水供应不正常，交通尚可。,"整洁舒适面向的负面情绪,设施面向的负面情绪,地点面向的正面情绪"
          面向情绪::饭店太过老旧，房内桌子衣橱近乎溃烂，浴室有用过未清的毛巾，排水孔有近半垃圾未清，马桶肮脏，未提供浴巾，莲蓬头只能手持无法挂著墙上使用，空调无法控制，壁纸剥落，走道昏暗，近车站。,"整洁舒适面向的负面情绪,设施面向的负面情绪,地点面向的正面情绪"
  
  預訓練模型: 
  目前初步先使用"Langboat/mengzi-t5-base"簡體中文預訓練模型加以微調。
  由"Langboat/mengzi-t5-base"官網資訊得知是由簡體中文語料所訓練，因此我們將繁體中文留言先轉成簡體中文，再進行微調訓練。
  
  訓練平台: 使用Google colab Tesla T4 GPU進行了3 epochs訓練，費時55分鐘，val_loss約為0.0315，初步實驗，仍有很大的改善空間。
  
  未來改善工作:下一階段會進行數據增強(由於蒐集的語料是不平衡),以及使用Google的mt5繁體簡體中文預訓練模型加以微調，微調語料就可直接使用繁體中文。
  
  使用範例:(輸入繁體中文需先將文字轉為簡體中文，再丟給模型產出輸出文字)
  
  # 載入模型(使用的是simplet5套件)
      #pip install simplet5
      from simplet5 import SimpleT5
      model = SimpleT5()
      model.load_model("t5","clhuang/t5-hotel-review-sentiment", use_gpu=False)
  
  # 整體情緒分類任務
      text="整体情绪::位置离逢甲很近"
      model.predict(text)
      #['正面情绪']
  
  # 面向分類任務
      text="面向::早餐可以吃的饱，但是东西没了，不一定会补"
      model.predict(text)
      #['服务面向']
  
  # 面向分類+情绪分類任務
      text='面向情绪::房间空调系统有烟味，可考虑做调整'
      model.predict(text)
      #['设施面向的负面情绪']
  
  # 輸入輸出改成是繁(正)體中文，輸出三項分類任務資訊
      from opencc import OpenCC
      t2s = OpenCC('t2s')  # convert from Traditional Chinese to Simplified Chinese
      s2t = OpenCC('s2t')  # convert from Simplified Chinese to Traditional Chinese
      class_types = ['整体情绪::','面向::','面向情绪::']
      def predict(text):
          text = t2s.convert(text)
          response=[]
          for prefix  in class_types:
              response.append(s2t.convert(model.predict(prefix+text)[0]))
          return response
      
      text='位置近市區，人員親切，食物好吃'
      predict(text)
      #['正面情緒', '服務面向,地點面向', '服務面向的正面情緒,地點面向的正面情緒']
  