bert将一个txt文件变词向量后进行svm文本分类的代码
时间: 2024-02-01 15:16:09 浏览: 16
以下是使用BERT进行文本分类的代码,其中包括将文本转换为BERT词向量和使用SVM进行分类的步骤:
```python
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from transformers import BertTokenizer, BertModel
# 加载BERT模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', output_hidden_states=True)
# 加载数据集
with open('data.txt', 'r') as f:
data = f.readlines()
# 将文本转换为BERT词向量
def bert_embedding(text):
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(text)).unsqueeze(0)
with torch.no_grad():
outputs = model(input_ids)
embeddings = outputs[2][-1].squeeze().numpy()
return embeddings
# 将所有文本转换为BERT词向量
X = []
for text in data:
embeddings = bert_embedding(text)
X.append(embeddings)
X = np.array(X)
# 加载标签
with open('labels.txt', 'r') as f:
labels = f.readlines()
# 将标签转换为数字
y = [int(label.strip()) for label in labels]
# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.8 * len(X))
train_X, test_X = X[:train_size], X[train_size:]
train_y, test_y = y[:train_size], y[train_size:]
# 使用SVM进行分类
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(train_X, train_y)
print('Accuracy:', clf.score(test_X, test_y))
```
在上面的代码中,我们首先加载了BERT模型和tokenizer,然后使用`bert_embedding`函数将所有文本转换为BERT词向量。接下来,我们将标签转换为数字,并将数据集划分为训练集和测试集。最后,我们使用SVM进行分类,并打印出测试集上的准确率。