使用微调BERT进行情感分类任务

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https://bert-r9hswwn.gamma.site/

情感分析模型微调与评估

本文档展示了如何使用BERT模型进行中文情感分析的微调与评估。包括数据准备、模型微调、模型评估等步骤。

导入所需库

首先，我们需要导入相关的Python库和模块。

import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, AdamW from torch.utils.data import DataLoader, Dataset, random_split import pandas as pd from tqdm import tqdm import random from transformers import BertForSequenceClassification

下载预训练的BERT模型

使用 modelscope 下载预训练的中文BERT模型。

from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('tiansz/bert-base-chinese')

加载预训练模型和分词器

加载预训练的BERT模型和分词器。

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir) model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_dir)

注意：加载模型时，会有一些警告提示某些权重未初始化，这是正常的，因为我们需要对模型进行微调。

定义数据集类

定义一个 SentimentDataset 类来处理情感分析的数据集。

class SentimentDataset(Dataset): def init(self, dataframe, tokenizer, max_length=128): self.dataframe = dataframe self.tokenizer = tokenizer self.max_length = max_length

def __len__(self):
    return len(self.dataframe)

def __getitem__(self, idx):
    text = self.dataframe.iloc[idx]['review']  # 使用标签索引
    label = 1 if self.dataframe.iloc[idx]['label'] == 1 else 0  # 使用标签索引
    encoding = self.tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=self.max_length, return_tensors='pt')
    return {
        'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(),
        'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten(),
        'labels': torch.tensor(label, dtype=torch.long)
    }

读取和处理数据

读取训练数据文件，并将其处理为数据集对象。

with open(

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使用微调BERT进行情感分类任务 #16