bert多分类文本分类实战(附源码)
时间: 2023-06-07 17:01:33 浏览: 165
BERT是目前自然语言处理领域最先进的模型之一,拥有强大的语言理解能力和处理文本任务的能力。其中BERT多分类文本分类的应用广泛,可以用于情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。
在实现BERT多分类文本分类时,需要完成以下步骤:
1.数据预处理:将原始文本数据进行清洗、分词、标注等操作,将其转换为计算机能够处理的数字形式。
2.模型构建:使用BERT预训练模型作为基础,将其Fine-tuning到目标任务上,生成一个新的分类模型。
3.模型训练:使用标注好的训练集对模型进行训练,通过反向传播算法不断调整模型参数,提高模型的分类精度。
4.模型评估:使用验证集和测试集对模型进行验证和评估,选择最优模型。
下面附上一份BERT多分类文本分类的Python源码,供参考:
```
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizer
class BertClassifier(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(BertClassifier, self).__init__()
self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
self.dropout = nn.Dropout(0.1)
self.fc = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, num_classes)
def forward(self, input_ids, attention_mask):
outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
pooled_output = outputs[1] # 获取[CLS]对应的向量作为分类
logits = self.fc(self.dropout(pooled_output))
return logits
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertClassifier(num_classes=2)
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
def train(model, optimizer, loss_fn, train_dataset, val_dataset, epochs=5):
for epoch in range(epochs):
model.train()
for step, batch in enumerate(train_dataset):
input_ids = batch['input_ids'].to(device)
attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
labels = batch['label'].to(device)
optimizer.zero_grad()
logits = model(input_ids, attention_mask)
loss = loss_fn(logits, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
if step % 100 == 0:
print(f"Epoch:{epoch}, Step:{step}, Loss:{loss}")
model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for batch in val_dataset:
input_ids = batch['input_ids'].to(device)
attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
labels = batch['label'].to(device)
logits = model(input_ids, attention_mask)
pred = torch.argmax(logits, dim=-1)
correct += (pred == labels).sum().item()
total += labels.size(0)
acc = correct / total
print(f"Epoch:{epoch}, Val Acc:{acc}")
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
num_classes = 2 # 根据具体任务设定
train_dataset = # 根据具体情况构建训练集dataset
val_dataset = # 根据具体情况构建验证集dataset
train(model=model, optimizer=optimizer, loss_fn=loss_fn, train_dataset=train_dataset, val_dataset=val_dataset, epochs=5)
```
在该源码中,我们基于BERT预训练模型和PyTorch框架构建了一个多分类模型。该模型可以通过Fine-tuning到不同的分类任务上,实现高精度的多分类文本分类。
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