我的实践：PyTorch框架下基于BERT实现文本情感分类

项目简介

本项目是一个基于PyTorch框架和BERT模型的文本情感分类实践。通过使用BERT预训练模型，我们可以对输入的文本进行情感分析，判断其情感倾向是积极还是消极。

项目背景

在自然语言处理（NLP）领域，情感分类是一个常见的任务。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练模型，能够捕捉文本中的上下文信息，因此在情感分类任务中表现出色。本项目旨在通过实践，了解如何在PyTorch框架下使用BERT模型进行文本情感分类。

项目内容

1. 数据集准备：
   • 使用了一个包含句子及其情感标签的数据集。
   • 数据集包含两列：句子（review）和标签（label），标签为0表示消极情感，标签为1表示积极情感。
2. 数据预处理：
   • 将数据处理成BERT模型所需的输入格式，包括input_ids、input_mask和segment_ids。
   • 使用BERT的分词器（tokenizer）对句子进行分词，并将分词结果转换为对应的id。
3. 模型搭建：
   • 使用BERT模型作为基础，将BERT的输出传递给一个线性层进行分类。
   • 冻结BERT模型的参数，仅调整线性层的参数以进行情感分类。
4. 模型训练：
   • 使用PyTorch框架进行模型训练，采用交叉熵损失函数和Adam优化器。
   • 训练过程中记录训练损失和准确率，并在测试集上评估模型的性能。

使用方法

1. 数据准备：
   • 下载数据集并将其放置在指定目录下。
   • 数据集应包含两列：句子（review）和标签（label）。
2. 运行代码：
   • 运行train.py文件进行模型训练。
   • 训练完成后，可以在测试集上评估模型的性能。
3. 结果分析：
   • 训练过程中会输出训练损失和准确率，并在测试集上输出模型的最终准确率。

依赖环境

• Python 3.x
• PyTorch
• Transformers（Hugging Face）
• Pandas
• Matplotlib

致谢

本项目参考了CSDN博客上的相关文章，感谢原作者的分享。

许可证

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