情感倾向分析定制版的常见问题QA

问题1：

怎么标注训练数据

回答：

您需要把您要训练的数据分为正向和负向的，标注的标准可以按照实际业务场景来判断。

我们以手机领域的用户评论数据为例：

a.    正向语料：对所描述事物表达肯定、满意、喜欢等态度。如：这个手机的功能强大，国产机的春天到了！

b.    负向语料：对所描述事物表达否定、不满、不喜欢等态度。如：超级不耐用，系统也烂，怎么说呢，反正我是不会再买了！

注：如果您没有数据标注的人力精力，您可以在『百度数据众包平台』上申请，会有专业团队根据您的需求来标注数据（『百度数据众包平台』链接：

http://zhongbao.baidu.com/mark/home/index）

问题2：

模型训练需要上传多少数据？

回答：

需自定义的语料分为正向语料（Positive）和负向语料（Negative），分别上传即可。每行一条数据，每种语料的数量需大于100 条，才可开始训练。为保证定制化效果，每种训练语料最好大于1000 条。当然，语料越多，模型的精度会越高。

注：建议您上传的正负语料的数量比例尽量均衡（1：1）。

问题3：

为什么不需要上传中性语料？

回答：

只上传正负语料可以让模型把分类边界更加明确 。目前来说，中性的标准很难界定，且目前二分类和三分类效果持平，为了不增加用户标注负担，暂时不支持三分类定制。我们也在持续迭代更新后端算法，如果三分类有明显的增益会另外再开放中性语料训练，给予用户更多场景选择。

问题4：

模型是怎么进行训练和自动评估的？

回答：

情感倾向分析的定制化在技术上的步骤包括4 个阶段：1). 数据预处理；2). 数据切分； 3). 特征提取及格式转换; 4).训练、验证及测试等阶段。

其中：

1)    数据预处理：包括对配文件进行检查、对用户上传正负向语料打上标签、并完成切词和词性标注。

2)    数据切分： 先从训练语料中按模取十分之一的数据作为测试集。测试集用于评估定制化前后的效果；接着对剩下的数据进行打乱，按9:1 的比例切分成训练集和验证集；其中，训练集用于模型的训练，验证集用于从已经训练好的模型中帮您筛选效果最好的模型。

3)    特征提取和格式转换：生成训练词典，将训练集、验证集、测试集转换成相应的格式，供训练使用。

4)    训练、验证及测试：使用训练工具进行训练，从训练的模型中挑选效果最好的模型，并在测试集上评估定制化前后的准确率。

自动评估：在第2 步的时候自动从训练数据里选取十分之一的数据，并在模型训练完成后自动对模型进行评估，分别评估出模型训练前后的准确率。

评估结果会包含四列：

第1列是用户原始训练数据，就是定制化训练数据切分的时候，按模取1/10 的数据。

第2列原始训练数据的label，用户上传的正向语料和负向语料，我们处理的时候会打上label，2表示正向，0 表示负向。

第3列是定制化前的通用模型得到的结果：2 表示正向，1 代表中性，0 表示负向。

第4列是定制化后的模型得到的结果：2 表示正向，1 代表中性，0 表示负向。

问题5：

模型训练失败的常见原因有哪些？

回答：

a.   编码错误

b.   数据行为空

c.   网络错误

a、b请您检查语料，c请您稍候重试。排除后的其他情况可以联系我们进行解决。