PaddleHub实战：中文微情感分析系统

一.项目简介：

本项目主要基于PaddleHub通过预训练模型Erine-tiny在中文7情感分类数据集OCEMOTION上进行微调训练从而实现较为精确的情感7分类任务：sadness、happiness、disgust、anger、like、surprise、fear。

在完成模型部署后，基于PyQt5完成了项目可视化界面的开发，支持支持单条和批量文本细粒度情感分类预测。

同时还完成了该项目前后端分离式的web端部署，所用技术栈：前端：Vue+Element UI；后端：Flask+PaddleHub。

通过微情感分析技术更好地挖掘文本中包含的微情感，具有前沿性和广泛的应用价值。同时还提供完整项目教程，带你玩转一个完整NLP项目开发！

总技术路线：

二.项目效果演示：

2.1 PyQt5 GUI界面：

项目演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1944y1C7FQ/

单条文本分类预测：

批量文本分类预测：

2.2 前后端分离式Web端：

项目演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1R44y1v7Dh/

界面演示：

三.项目运行说明：

项目主目录分为Ernie-model、PyQt5-GUI、webproject三大文件夹。

1.Ernie-model存放训练好的模型参数，训练细节查看https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2211726。

2.PyQt5-GUI为基于PyQt5构建的可视化界面，该模块运行查看对应目录提供的'项目必读说明.txt'文件。

3.webproject为项目的web端部署，分为FrontEnd和BackEnd即前端界面和后端服务两大模块，该模块运行同样查看对应目录提供的"项目必读说明.txt"文件。

四.AI Studio项目地址及教程：

1.PaddleHub实战：基于OCEMOTION的中文微情感分析系统

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2211726

2.前后端分离式NLP微情感分析平台

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2507681

五.作者简介：

项目作者：炼丹师233

AI Studio个人主页：https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/330406

飞桨开发者技术专家 PPDE

个人荣誉：软件杯国赛三等奖、计算机设计大赛国赛三等奖

主要方向：搞开发，主攻NLP和数据挖掘比赛或项目