bert文本分类 pytorch

PyTorch的BERT中文文本分类是一个存储库，包含了用于中文文本分类的预训练BERT模型的PyTorch实现。该存储库的代码结构包括了pybert和callback两个文件夹，其中pybert文件夹包含了与BERT模型相关的代码文件，而callback文件夹包含了与训练过程中的回调函数相关的代码文件。

首先，构造输入样本，然后进行分词和词向序号的转换。通过使用BertTokenizer.from_pretrained(model_name)方法，我们可以加载预训练的BERT模型，并将输入样本进行分词和词向序号的转换。样本经过分词后，通过tokenizer.convert_tokens_to_ids方法将分词后的文本转换为对应的词向序号，最后将转换后的输入样本转换为torch.LongTensor类型的张量。

与构建训练集数据迭代器类似，我们还需要构建验证集的数据迭代器。首先，将验证集的样本进行分词和词向序号的转换，然后将转换后的输入样本和对应的标签封装为TensorDataset类型的数据集。最后，使用DataLoader方法构建数据迭代器，设置batch_size为1，shuffle参数为True，以便在验证过程中对数据进行洗牌。

总结来说，PyTorch的BERT中文文本分类是一个用于中文文本分类的预训练BERT模型的PyTorch实现。我们可以通过构造输入样本和构建数据迭代器来进行文本分类任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [BERT-中文文本分类-pytorch：此存储库包含用于文本分类的预训练BERT模型的PyTorch实现](https://download.csdn.net/download/weixin_42107561/15015956)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Pytorch——BERT 预训练模型及文本分类（情感分类）](https://blog.csdn.net/qq_38563206/article/details/121106374)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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