编写一个数据位置为D:/xinpython/BTM/data1.xlsx的Bert文本分类模型。并将最后输出的模型结果导出到D:/xinpython/BTM/topic1.xlsx

时间: 2023-12-23 09:02:40 浏览: 99
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基于python面向工业用途使用BERT模型做文本分类项目实现

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以下是一个简单的BERT文本分类示例,包括读取数据、预处理、模型训练和保存结果的过程。 首先,需要安装必要的库和下载预训练的BERT模型: ```python !pip install pandas xlrd openpyxl torch transformers !wget -P ./model/ https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased.tar.gz !tar -xzf ./model/bert-base-uncased.tar.gz -C ./model/ ``` 接着,读取数据并进行预处理,包括分词、编码和划分训练集和测试集: ```python import pandas as pd import torch from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler from transformers import BertTokenizer # 读取数据 df = pd.read_excel('D:/xinpython/BTM/data1.xlsx') sentences = df['text'].values labels = df['label'].values # 加载预训练的BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('model/bert-base-uncased', do_lower_case=True) # 对文本进行分词和编码 input_ids = [] attention_masks = [] for sent in sentences: encoded_dict = tokenizer.encode_plus(sent, add_special_tokens=True, max_length=64, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors='pt') input_ids.append(encoded_dict['input_ids']) attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask']) input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0) attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0) labels = torch.tensor(labels) # 划分训练集和测试集 dataset = TensorDataset(input_ids, attention_masks, labels) train_size = int(0.8 * len(dataset)) test_size = len(dataset) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) ``` 然后,定义BERT分类模型并进行训练: ```python from transformers import BertForSequenceClassification, AdamW, get_linear_schedule_with_warmup # 定义模型 model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('model/bert-base-uncased', num_labels=2, output_attentions=False, output_hidden_states=False) # 定义优化器和学习率调度器 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, eps=1e-8) epochs = 4 total_steps = len(train_dataset) * epochs scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=total_steps) # 定义训练函数 def train(model, dataloader, optimizer, scheduler): model.train() for step, batch in enumerate(dataloader): input_ids = batch[0].to(device) attention_masks = batch[1].to(device) labels = batch[2].to(device) model.zero_grad() outputs = model(input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=attention_masks, labels=labels) loss = outputs[0] loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) optimizer.step() scheduler.step() # 定义测试函数 def evaluate(model, dataloader): model.eval() total_accuracy = 0 total_loss = 0 nb_eval_steps = 0 for batch in dataloader: input_ids = batch[0].to(device) attention_masks = batch[1].to(device) labels = batch[2].to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=attention_masks, labels=labels) logits = outputs[1] total_loss += outputs[0].item() logits = logits.detach().cpu().numpy() label_ids = labels.to('cpu').numpy() total_accuracy += flat_accuracy(logits, label_ids) nb_eval_steps += 1 avg_accuracy = total_accuracy / nb_eval_steps avg_loss = total_loss / nb_eval_steps return avg_accuracy, avg_loss # 训练模型并保存 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.to(device) train_dataloader = DataLoader(train_dataset, sampler=RandomSampler(train_dataset), batch_size=32) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, sampler=SequentialSampler(test_dataset), batch_size=32) for epoch in range(epochs): train(model, train_dataloader, optimizer, scheduler) accuracy, loss = evaluate(model, test_dataloader) print('Epoch {} - Accuracy: {:.2f}% - Loss: {:.4f}'.format(epoch + 1, accuracy * 100, loss)) torch.save(model.state_dict(), 'bert_model.pt') ``` 最后,加载保存的模型并对新数据进行分类,将结果导出到Excel文件: ```python # 加载保存的模型 model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('model/bert-base-uncased', num_labels=2, output_attentions=False, output_hidden_states=False) model.load_state_dict(torch.load('bert_model.pt')) model.to(device) # 对新数据进行分类 df = pd.read_excel('D:/xinpython/BTM/topic1.xlsx') sentences = df['text'].values input_ids = [] attention_masks = [] for sent in sentences: encoded_dict = tokenizer.encode_plus(sent, add_special_tokens=True, max_length=64, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors='pt') input_ids.append(encoded_dict['input_ids']) attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask']) input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0) attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0) dataset = TensorDataset(input_ids, attention_masks) dataloader = DataLoader(dataset, sampler=SequentialSampler(dataset), batch_size=32) model.eval() predictions = [] for batch in dataloader: input_ids = batch[0].to(device) attention_masks = batch[1].to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=attention_masks) logits = outputs[0] logits = logits.detach().cpu().numpy() predictions.extend(logits.argmax(axis=1)) # 将结果导出到Excel文件 df['label'] = predictions df.to_excel('D:/xinpython/BTM/topic1.xlsx', index=False) ```
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