PyABSA 入门指南：基于深度学习的情感分析工具包

在自然语言处理（NLP）领域，情感分析（Sentiment Analysis）一直是热门任务之一。而基于方面的情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis，ABSA），则是更细粒度的分析方式——不仅判断正负情绪，还识别情绪对象（方面）和具体情感极性（如好/差）。

什么是 PyABSA？

PyABSA（Python Aspect-Based Sentiment Analysis） 是一个专为 ABSA 任务设计的开源深度学习工具包，支持多种情感分析任务，并内置了多个预训练模型和 benchmark 数据集。

支持任务：

ABSA：方面级情感分析

ATEPC：方面术语抽取与极性分类

Text Classification：文本分类任务

Topic Extraction：主题抽取

Multilingual Support：多语言支持

PyABSA 的优点

优点	说明
简单易用	基于 PyTorch，API 接口清晰，支持一键加载数据并训练
支持多任务	不止支持 ABSA，还支持文本分类、ATEPC 等子任务
多语言支持	支持英文、中文等多语种，兼容 Huggingface 模型
模块化设计	可定制数据集、模型、训练流程
集成多种 SOTA 模型	如 BERT-SPC、LCF-BERT、FAST-LSA 等
自带 benchmark 数据集	如 Laptop14、Restaurant14、Twitter 等

缺点

GPU 支持需额外安装 CUDA 版本的 PyTorch

Huggingface 下载可能因网络问题超时，需要代理

中文文档较少，英文为主

安装方法

推荐环境（以 Conda 为例）

conda create -n pyabsa_env python=3.8 -y
conda activate pyabsa_env

使用清华镜像安装 PyABSA

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyabsa

或使用默认 PyPI：

pip install pyabsa

示例：训练一个 ABSA 模型

from pyabsa import ABSADatasetList, available_checkpoints, ABSADatasetManager, ABSATrainer

# 下载并准备数据集
dataset = ABSADatasetList.Restaurant14
checkpoint = 'english'  # 使用英文预训练模型

# 启动训练
trainer = ABSATrainer(
    checkpoint=checkpoint,
    dataset=dataset,
    auto_device=True  # 自动使用 GPU 或 CPU
)