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aspect分类的种类的为: Counter({'整体': 2822, '使用体验': 1042, '功效': 726, '价格': 696, '物流': 517, '气味': 225, '包装': 195, '真伪': 161, '服务': 86, '其他': 65, '成分': 61, '尺寸': 24, '新鲜度': 13})
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序列化标注的标注方法 采取BIO的标注方法 AspectTerms: 追加尾椎at OpinionTerms: 追加尾椎ot
@: 应为单词 &:代表数字
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参考项目:https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER
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process_data.py:准备运行数据
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train_helper.py: 配置运行的文件参数以及模型参数
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run.py: 运行接口
data_sentimental: 文件准备了训练的数据 sentiment_flags.py: 模型的配置文件:seq_max_length 建议128 我这里64 避免内存爆掉, 这里需要更具自己本地环境编辑下 run_classifier.py: 训练文件,直接运行就行: 文件头部限制了cpu跑