bert情感分析可视化

### BERT 情感分析可视化方法教程

#### 使用 Jupyter Notebook 和 Hugging Face Transformers 库实现 BERT 模型的情感分析与可视化

为了帮助理解和解释 BERT 模型如何处理特定任务，如情感分析，可以采用多种方式来展示其内部工作原理。一种有效的方法是使用Hugging Face的Transformers库结合TensorFlow或PyTorch框架来进行模型训练，并利用Matplotlib或其他Python绘图库创建可视化效果。

以下是具体的操作指南：

1. **环境搭建**

安装必要的依赖项，包括`transformers`, `datasets`, `torch`, `matplotlib`等包。可以通过pip命令轻松完成这些软件包的安装[^3]。

2. **加载预训练BERT模型**

从Hugging Face Model Hub下载一个适合中文或英文文本的预训练BERT模型实例。对于IMDB数据集上的电影评论情感分类任务来说，可以选择已经微调过的版本以加快实验进度[^1]。

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')  # 或者 'bert-base-uncased' 对于英语
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

3. **准备输入数据**

将待预测的文本转换成BERT所需的格式——即token IDs序列以及attention masks向量。这一步骤通常借助于之前定义好的分词器对象(`tokenizer`)自动完成。

4. **执行推理过程**

通过调用模型的forward函数传递经过编码后的测试样本给网络层，获取最终输出logits作为类别概率分布的基础。

5. **结果解析与可视化**

最后，在得到softmax变换之后的概率值基础上确定每条评论属于正面还是负面情绪；与此同时，还可以进一步探索不同层次注意力机制下的特征映射情况，比如关注[CLS]/[SEP]标记处的表现形式[^2]。

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_attention(attention_weights):
    fig, ax = plt.subplots()
    im = ax.imshow(attention_weights)

    cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
    cbar.ax.set_ylabel('Attention Weights', rotation=-90, va="bottom")

    ax.set_xticks(np.arange(len(tokens)))
    ax.set_yticks(np.arange(len(tokens)))

    ax.set_title("Self Attention Visualization")
    plt.show()

plot_attention(attentions[-1][..., -1, :].cpu().numpy())  # 假设attentions是从模型获得的最后一层自注意权重矩阵

此代码片段展示了如何绘制最后一层Transformer block中的self-attention scores热力图，其中特别强调了针对特殊字符([CLS], [SEP])的关注度变化趋势。