基于bert实现文本多分类任务
代码已上传至github https://github.com/danan0755/Bert_Classifier 数据来源cnews,可以通过百度云下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1LzTidW_LrdYMokN—Nyag 提取码:zejw 数据格式如下: bert中文预训练模型下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/14JcQXIBSaWyY7bRWdJW7yg 提取码:mvtl 复制run_classifier.py,命名为run_cnews_cls.py。添加自定义的Processor class MyProcessor(D 文本多分类任务是自然语言处理领域的一个重要任务,它的目标是根据输入的文本内容将其归类到多个预定义的类别中。在这个特定的项目中,我们看到开发者使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型来执行这个任务,BERT是一种预训练的深度学习模型,它在大规模的无标注文本上进行了训练,能够捕捉到丰富的上下文信息。 项目的数据来源是CNews(Chinese News)数据集,可以从提供的百度云链接下载。数据集包含了新闻标题和对应的类别标签,例如“体育”、“娱乐”等。数据格式是每行由标签和文本用制表符分隔。为了简化处理,代码中定义了一个名为`MyProcessor`的类,继承自`DataProcessor`,该类实现了读取、预处理数据以及创建训练、验证和测试样例的功能。`read_txt`函数负责打开文件并随机打乱数据,`get_train_examples`、`get_dev_examples`和`get_test_examples`则分别用于获取不同集别的样例。`get_labels`函数返回所有可能的类别标签。 `InputExample`是BERT模型库中的一个类,用于存储每个样例的元数据,包括唯一标识符(guid)、文本A(text_a)、文本B(text_b)和对应的标签。在这个多分类任务中,由于没有文本B,所以将其设为None。`_create_examples`方法将数据集的每一行转换成`InputExample`对象。 主程序`main`中,通过`processors`字典注册了`MyProcessor`类,以便在运行`run_cnews_cls.py`脚本时,针对"Cnews"任务使用自定义的处理器。脚本支持训练、评估和预测模式,可以通过命令行参数控制。`do_train`、`do_eval`和`do_predict`参数分别对应是否进行训练、评估和预测。 在BERT模型应用到多分类任务时,通常会将模型的最后几层变为全连接层,以适应多分类问题。在训练过程中,模型会学习到如何将BERT的输出向量映射到各个类别的概率分布。评估阶段,模型会根据预测的类别标签和实际标签计算性能指标,如准确率。如果开启预测模式,模型会为新的未标注文本生成类别预测。 这个项目展示了如何利用BERT模型进行中文文本的多分类任务,从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。通过自定义的`MyProcessor`类,可以方便地适配不同的数据集,而BERT模型的强大表示能力则有助于提高分类的准确性。对于想要学习或实践BERT模型在多分类任务上的应用的人来说,这是一个很好的起点。