对话情绪识别（Emotion Detection，简称EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪，针对智能对话场景中的用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度，情绪类型分为积极、消极、中性。
ERNIE的主干结构为Transformer。对于ERNIE_base，Transformer包含12个编码器模块，每个模块包含一个自注意模块，每个自注意模块包含一个注意模块。
这里我们使用百度提供的一份已标注的、经过分词预处理的机器人聊天数据集，其目录结构如下：
.
├── train.tsv # 训练集
├── dev.tsv # 验证集
├── test.tsv # 测试集
├── infer.tsv # 待预测数据
├── vocab.txt # 词典
数据由两列组成，以制表符（'\t'）分隔，第一列是情绪分类的类别（0表示消极；1表示中性；2表示积极），第二列是以空格分词的中文文本，如下示例，文件为 utf8 编码。
label text_a
0 谁 骂人 了 ？ 我 从来 不 骂人 ， 我 骂 的 都 不是 人 ， 你 是 人 吗 ？
1 我 有事 等会儿 就 回来 和 你 聊
2 我 见到 你 很高兴 谢谢 你 帮 我
- 硬件（Ascend/GPU）
- 使用Ascend或GPU处理器来搭建硬件环境。
- 框架
- 如需查看详情，请参见如下资源：
.
└─emotect
├─README.md
├─scripts
├─download_data.sh # 下载数据集shell脚本
├─download_model.sh # 下载预训练模型权重shell脚本
├─paddle_to_mindspore.sh # Paddle模型转为MindSpore权重shell脚本
├─run_classifier_finetune_ascend.sh # Ascend上单机finetune任务shell脚本
├─run_classifier_eval_ascend.sh # Ascend上单机评估shell脚本
├─run_classifier_finetune_gpu.sh # GPU上单机finetune任务shell脚本
├─run_classifier_eval_gpu.sh # GPU上单机评估shell脚本
└─convert_dataset.sh # 数据集预处理shell脚本
├─src
├─__init__.py
├─assessment_method.py # 评估过程的测评方法
├─ernie_for_finetune.py # 网络骨干编码
├─ernie_model.py # 网络骨干编码
├─dataset.py # 数据预处理
├─convert.py # 模型权重转换
├─finetune_eval_config.py # 微调参数配置
├─finetune_eval_model.py # 网络骨干编码
├─reader.py # 数据读取方法
├─tokenizer.py # tokenizer函数
└─utils.py # util函数
└─run_ernie_classifier.py # Emotect模型的微调和评估网络用法：run_ernie_classifier.py [--device_target DEVICE_TARGET] [--do_train DO_TRAIN] [----do_eval DO_EVAL]
[--device_id N] [--num_class N]
[--train_data_shuffle TRAIN_DATA_SHUFFLE]
[--eval_data_shuffle EVAL_DATA_SHUFFLE]
[--eval_batch_size N]
[--save_finetune_checkpoint_path SAVE_FINETUNE_CHECKPOINT_PATH]
[--load_pretrain_checkpoint_path LOAD_PRETRAIN_CHECKPOINT_PATH]
[--train_data_file_path TRAIN_DATA_FILE_PATH]
[--eval_data_file_path EVAL_DATA_FILE_PATH]
[--schema_file_path SCHEMA_FILE_PATH]
选项：
--device_target 任务运行的目标设备，可选项为Ascend或CPU
--do_train 是否基于训练集开始训练，可选项为true或false
--do_eval 是否基于开发集开始评估，可选项为true或false
--device_id 任务运行的设备ID
--epoch_num 训练轮次总数
--num_class 标注类的数量
--train_data_shuffle 是否使能训练数据集轮换，默认为true
--eval_data_shuffle 是否使能评估数据集轮换，默认为true
--eval_batch_size 评估的batchsize
--save_finetune_checkpoint_path 保存生成微调检查点的路径
--load_finetune_checkpoint_path 如仅执行评估，提供微调检查点保存路径
--train_data_file_path 用于保存训练数据的TFRecord文件，如train.tfrecord文件
--eval_data_file_path 用于保存预测数据的TFRecord文件，如dev.tfrecord
--schema_file_path 模式文件保存路径
ERNIE 是百度自研的基于海量数据和先验知识训练的通用文本语义表示模型，基于 ERNIE 进行 Finetune，能够提升对话情绪识别的效果。
数据集下载使用如下命令：
bash script/download_data.sh下载数据后，运行数据格式转换脚本, 将数据集转为MindRecord格式:
bash scripts/convert_dataset.sh
# `convert_dataset.sh` depend on ERNIE vocabulary,
# you should download ERNIE model first by:
# sh script/download_model.sh
EmoTect基于海量数据训练好的对话情绪识别模型（基于TextCNN、ERNIE等模型训练），可供用户直接使用，可通过以下方式下载。
bash script/download_model.sh预训练模型ERNIE下载后，将其转换为MindSpore可加载权重
#--input_dir ./pretrain_models/ernie
bash script/paddle_to_midnspore.sh
# only support x86 platform since Paddle don't support ARM
将ERNIE迁移至Mindspore后，执行训练脚本:
bash scripts/run_classifier_finetune_{platform}.sh
# platform: gpu or ascend
模型保存在 ./save_models。
根据训练结果，可选择最优的step进行评估，修改scripts/run_classifier_eval.sh 脚本中参数，例如，
--load_pretrain_checkpoint_path="/data/pretrain_models/ernie.ckpt" \
--train_data_file_path="/emotect_dataset/data/train.mindrecord" \
--eval_data_file_path="/emotect_dataset/data/dev.mindrecord" \
bash scripts/run_classifier_eval_{platform}.sh
# platform: gpu or ascend
推理前需参照 环境变量设置指引 进行环境变量设置。
bash scripts/export.sh
# export finetune ckpt to mindir
参数ckpt_file，file_format已在export.sh中设置。
以下展示了使用minir模型执行推理的示例。
# Ascend310推理
bash scripts/run_infer_310.sh [MINDIR_PATH] [DATA_FILE_PATH] [NEED_PREPROCESS] [DEVICE_ID]DATA_FILE_PATH为预处理为MindRecord格式的测试数据。NEED_PREPROCESS表示数据是否需要预处理，取值范围为：'y' 或者 'n'。DEVICE_ID可选，默认值为0。
推理结果保存在脚本执行的当前路径，精度计算结果可以在acc.log中看到。
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