新闻情感分析系统开发教程：BERT和BERT-wwm模型实践

资源摘要信息:"基于预训练模型BERT、BERT-wwm的新闻情感分析系统python源码+项目说明+数据集.zip" 该资源提供了一个基于预训练模型BERT和其变体BERT-wwm（Whole Word Masking）的新闻情感分析系统。情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要应用领域，旨在识别和提取文本中的主观信息，用于判断文本所表达的情绪倾向，如积极、消极或中立。BERT模型是一种深度双向的Transformer预训练模型，通过大规模语料库进行预训练，捕捉语言的双向上下文关系，能够提供更丰富的词义表示。BERT-wwm是BERT的一个变体，它在预训练阶段对整个单词进行掩码，而不是单个的词汇单元，从而在某些NLP任务中获得更好的性能。 该系统提供了源代码、项目说明以及数据集，包含了以下主要功能和目录结构： 1. 训练数据集kfold处理：可以将数据集分成k折进行交叉验证，有助于更稳定和全面地评估模型的性能。 2. 训练数据集数据信息查看：提供了一种方式来查看和分析训练集的统计信息，有助于了解数据分布和准备数据预处理。 3. 使用预训练模型进行文本分类：支持使用预训练的BERT和RoBERTa模型（RoBERTa是BERT的一个改进版本）进行新闻文本的分类任务。 4. 不同模型结果进行投票ensemble：多个模型的预测结果可以综合考虑，通过投票机制提高整体性能。 5. 对于训练完成的模型自动保存模型，配置以及输出结果：训练结束后的模型及其配置会被保存在指定目录，方便后续的评估和部署。 具体文件目录和内容说明如下： - backup-models：模型和结果的自动存档目录。 - data：存放训练用的数据文件，包括原始数据和预处理后的数据。 - pretrained_model：存放预训练模型的文件夹。 - run_xxxxx.sh：为训练各个模型准备的bash脚本文件。 - run_xxxx.py：具体执行训练任务的Python脚本。 - ensemble_submits：用于对结果文件进行投票融合的脚本。 在使用本资源之前，用户可能需要根据不同的分类任务对以下文件进行修改： - preprocess.py：用于数据预处理和kfold划分。 - run_bert.py：具体的训练代码，可能需要根据任务修改标签、类别数和类别loss。 - combine.py：用于不同模型结果的投票融合。 使用流程包括以下步骤： 1. 使用分析脚本查看数据集相关信息。 2. 运行数据预处理脚本，将数据分成kfold。 3. 修改训练脚本参数以适配不同的硬件配置和训练需求。 4. 运行训练脚本，开始训练过程。 5. 查看训练结果，并在backup文件夹中找到保存的模型和结果文件。 本系统可作为多种计算机专业领域学习和研究的实践工具，适合在校学生、专业教师和企业员工使用。通过本系统，用户不仅能够对BERT等预训练模型有更深入的理解，还能够在实际项目中进行二次开发和拓展，为毕设、课程设计、大作业等提供实际的应用案例。系统鼓励用户分享和反馈，以促进技术和经验的交流与共同进步。