transformer 文本分类的代码

要使用Happy Transformer包实现和训练文本分类Transformer模型，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入HappyTextClassification类：

   from happytransformer import HappyTextClassification

2. 创建一个HappyTextClassification对象：

   happy_tc = HappyTextClassification()

3. 训练模型：

   happy_tc.train("训练数据路径")

在训练数据路径中，你可以提供包含标签和文本的CSV文件。每个样本应该有两列，一列是标签，一列是文本内容。

4. 评估模型：

   result = happy_tc.eval("测试数据路径")

测试数据路径中的CSV文件应该与训练数据的格式相同。

5. 对新的文本进行分类：

   predictions = happy_tc.predict("这是一段待分类的文本")

这将返回一个列表，其中包含每个可能标签的预测概率。

这些是使用Happy Transformer包实现和训练文本分类Transformer模型的基本代码。你可以根据自己的需求进行进一步调整和优化。

相关问题

transformer文本分类代码

以下是一个基于Transformer的文本分类代码示例：

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from tensorflow.keras.layers import LayerNormalization, MultiHeadAttention, Embedding, Flatten

接下来，我们需要准备IMDB数据集和一些超参数：

# 超参数
vocab_size = 5000
maxlen = 200
embedding_dims = 32
num_heads = 8
ff_dim = 64
dropout_rate = 0.1
batch_size = 32
epochs = 10

# 加载IMDB数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=vocab_size)
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)

# 将分类标签进行one-hot编码
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

接下来，我们创建Transformer的层：

class Transformer(Layer):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, ff_dim, rate=0.1):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.mha = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim)
        self.ffn = Sequential([
            Dense(ff_dim, activation='relu'),
            Dense(embed_dim)
        ])
        self.layernorm1 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.layernorm2 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.dropout1 = Dropout(rate)
        self.dropout2 = Dropout(rate)

    def call(self, inputs, training=True):
        attn_output = self.mha(inputs, inputs, inputs)
        attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
        out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output)
        ffn_output = self.ffn(out1)
        ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
        return self.layernorm2(out1 + ffn_output)

然后，我们定义模型结构：

inputs = Input(shape=(maxlen,))
embedding = Embedding(vocab_size, embedding_dims)(inputs)
transformer_block = Transformer(embedding_dims, num_heads, ff_dim)
x = transformer_block(embedding)
x = Flatten()(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
x = Dropout(dropout_rate)(x)
outputs = Dense(2, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

接下来，我们编译和训练模型：

model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
es = EarlyStopping(monitor='val_loss', mode='min', verbose=1, patience=3)
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1, callbacks=[es])

最后，我们可以评估模型并进行预测：

_, acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test Accuracy: %.2f%%' % (acc*100))

这就是一个基于Transformer的文本分类代码示例。

Transformer文本分类

### 如何使用Transformer进行文本分类

#### 使用Transformers库和PyTorch实现文本分类

为了利用预训练的Transformer模型执行文本分类任务，可以采用Hugging Face提供的`transformers`库以及PyTorch框架。此过程涉及几个重要步骤，包括环境设置、加载预训练模型、准备数据集、定义评估指标等。

#### 安装依赖包
首先需要安装必要的Python库：

pip install torch transformers datasets evaluate

#### 加载预训练模型与分词器
接着，可以从Hugging Face Model Hub下载并初始化一个预训练好的BERT模型及其对应的分词器:

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

此处选择了基础版的小写BERT模型，并指定了二元分类问题（num_labels=2）。对于多类别分类，则应调整该参数以匹配具体应用场景的需求[^1]。

#### 数据预处理
在实际操作前还需准备好用于训练的数据集。这里假设有一个CSV文件作为输入源，其中包含两列：一列为待分类的文章或评论文本；另一列为对应标签。可以通过pandas读取这些数据，并调用上述创建的分词器对其进行编码转换成适合喂给神经网络的形式。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_csv('./data.csv')  # 假设csv中有'text'和'label'两个字段
texts = df['text'].tolist()
labels = df['label'].tolist()

train_texts, test_texts, train_labels, test_labels = train_test_split(texts, labels)

encodings_train = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True, max_length=512)
encodings_test = tokenizer(test_texts, truncation=True, padding=True, max_length=512)

这段代码片段展示了如何分割原始数据集为训练集和测试集，并对每条记录应用BertTokenizer来进行tokenization处理[^3]。

#### 构建Dataset类实例化对象
为了让PyTorch能够更方便地迭代访问我们的样本集合，在这一步骤中会自定义一个继承自torch.utils.data.Dataset的子类，以便于后续配合DataLoader一起工作。

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, encodings, labels=None):
        self.encodings = encodings
        self.labels = labels
    
    def __getitem__(self, idx):
        item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}
        if self.labels is not None:
            item["labels"] = torch.tensor(self.labels[idx])
        return item
        
    def __len__(self):
        return len(self.encodings.input_ids)


train_dataset = TextDataset(encodings_train, train_labels)
test_dataset = TextDataset(encodings_test, test_labels)

以上实现了TextDataset类，它接收经过编码后的文本列表及相应的标签向量作为构造函数参数，并重写了__getitem__()方法返回单个item字典形式的数据结构供dataloader批量获取[^4]。

#### 训练模型
最后就是编写训练循环逻辑部分了。考虑到篇幅原因，下面仅给出简化版本的核心伪代码示意：

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=test_dataset,
)

trainer.train()

通过Trainer API可极大程度上减少手动管理优化算法细节的工作量，使得整个流程更加简洁明了[^2]。