BERT文本分类

一、BERT文本分类实战

BERT是一种语言模型，可以用于语言推理、问答和分类等任务。在文本分类任务中，BERT可以作为一个预训练模型来提高分类准确性。为了使用BERT进行文本分类，我们需要做以下几步：

1、从Hugging Face的transformers库中加载预训练的BERT模型并进行微调。

2、对原始文本进行编码，并在输入层添加一些处理。

3、在输入层之后添加一些全连接层来进行分类。

# 加载预训练的BERT模型
from transformers import BertForSequenceClassification

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 对原始文本进行编码并添加处理
inputs = tokenizer.encode_plus(text, max_length=512, truncation=True, 
                                padding='max_length', add_special_tokens=True, 
                                return_token_type_ids=False, return_attention_mask=True, 
                                return_tensors='pt')
                                
# 添加全连接层来进行分类
from torch import nn

class SentimentClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, n_classes):
        super(SentimentClassifier, self).__init__()
        self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
        self.dropout = nn.Dropout(0.3)
        self.out = nn.Linear(768, n_classes)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        _, pooled_output = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, return_dict=False)   
        output = self.dropout(pooled_output)
        return self.out(output)

二、BERT文本分类使用全连接层

BERT在语言理解方面表现突出，但在分类任务中，我们仍需要添加额外的分类层。这里我们可以使用全连接层来进行分类。全连接层将BERT模型的输出与标签进行比较，以确定输入应该归类到哪个类别。

全连接层的实现包括两个步骤：首先，需要将BERT的输出向量送入全连接层中，并添加一个激活函数。然后，需要将全连接层的输出向量与标签进行比较。

from torch import nn

class SentimentClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, n_classes):
        super(SentimentClassifier, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.dropout = nn.Dropout(0.3)
        self.out = nn.Linear(768, n_classes)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        _, pooled_output = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, return_dict=False)   
        output = self.dropout(pooled_output)
        return self.out(output)

三、BERT文本分类 PyTorch

在PyTorch中使用BERT进行文本分类任务的过程可以分为以下五个步骤：

1、加载预训练的BERT模型。

2、在输入层添加一些处理，并将该层的输出送入BERT模型。

3、将BERT模型的输出向量送入全连接层中。

4、计算损失并进行反向传播。

5、使用优化器更新模型参数。

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, eps=1e-8)

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

def train(epoch):
    model.train()
    for step, batch in enumerate(train_dataloader):
        input_ids = batch[0].to(device)
        attention_mask = batch[1].to(device)
        labels = batch[2].to(device)

        model.zero_grad()
        output = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        loss = output.loss
        loss.backward()

        optimizer.step()
        
def test():
    model.eval()
    total_correct = 0
    total_samples = 0
    with torch.no_grad():
        for step, batch in enumerate(val_dataloader):
            input_ids = batch[0].to(device)
            attention_mask = batch[1].to(device)
            labels = batch[2].to(device)

            output = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
            predictions = torch.argmax(output.logits, dim=1)

            total_correct += torch.sum(predictions == labels)
            total_samples += predictions.shape[0]

    accuracy = float(total_correct) / float(total_samples)
    print("Accuracy: {0:.2%}".format(accuracy))

四、BERT文本分类代码

下面是BERT文本分类的完整代码，包括数据预处理、模型训练和测试。

import pandas as pd
import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset, random_split

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW

def get_data_loader():
    df = pd.read_csv('data.csv')

    # 将数据集标签映射为数字
    label_map = {'positive': 2, 'neutral': 1, 'negative': 0}
    df = df.replace({'label': label_map})

    # 加载BERT tokenizer
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True)

    # 将文本数据编码为token
    input_ids = []
    attention_masks = []

    for text in df.text:
        encoded_dict = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, max_length=64, padding='max_length',
                                              return_attention_mask=True, return_tensors='pt')
        input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
        attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])

    labels = torch.tensor(df.label)

    dataset = TensorDataset(torch.cat(input_ids, dim=0), torch.cat(attention_masks, dim=0), labels)
    train_size = int(0.8 * len(dataset))
    val_size = len(dataset) - train_size
    train_data, val_data = random_split(dataset, [train_size, val_size])

    batch_size = 32
    train_dataloader = DataLoader(train_data, sampler=None, batch_size=batch_size)
    val_dataloader = DataLoader(val_data, sampler=None, batch_size=batch_size)

    return train_dataloader, val_dataloader

def train(epoch):
    model.train()
    for step, batch in enumerate(train_dataloader):
        input_ids = batch[0].to(device)
        attention_mask = batch[1].to(device)
        labels = batch[2].to(device)

        model.zero_grad()
        output = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        loss = output.loss
        loss.backward()

        optimizer.step()

def test():
    model.eval()
    total_correct = 0
    total_samples = 0
    with torch.no_grad():
        for step, batch in enumerate(val_dataloader):
            input_ids = batch[0].to(device)
            attention_mask = batch[1].to(device)
            labels = batch[2].to(device)

            output = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
            predictions = torch.argmax(output.logits, dim=1)

            total_correct += torch.sum(predictions == labels)
            total_samples += predictions.shape[0]

    accuracy = float(total_correct) / float(total_samples)
    print("Accuracy: {0:.2%}".format(accuracy))

# 获取数据集，并将模型转移到GPU上
train_dataloader, val_dataloader = get_data_loader()
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载BERT模型和优化器
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=3, output_attentions=False, 
                                                      output_hidden_states=False)
model.to(device)
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, eps=1e-8)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    train(epoch)

# 测试模型
test()

五、BERT文本分类输入

在使用BERT进行文本分类之前，我们需要先对原始文本进行处理，以确保其能够被BERT模型接受。

# 加载BERT tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True)

# 将文本数据编码为token
text = 'This is a sample sentence'
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, max_length=64, padding='max_length', 
                                      return_attention_mask=True, return_tensors='pt')
input_ids = encoded_dict['input_ids']
attention_mask = encoded_dict['attention_mask']

六、BERT文本分类数据预处理

数据预处理是使用BERT进行文本分类的重要步骤。在BERT模型中，输入需要经过一些预处理以保证模型的准确性。

在进行数据预处理时，我们需要：

1、将文本数据标记化：在这个过程中，我们将文本分割成单词，并将每个单词分配一个唯一的标识符。

2、将标记化的数据转换为BERT模型的输入格式：BERT初始化输入是向量，因此我们需要对标记进行向量化处理。

3、将输入向量传递给BERT模型进行分类。

# 示例：将Stanford Sentiment Treebank数据集加载到dataframe中，并对标签进行编码
import pandas as pd

df = pd.read_csv('/path/to/data.tsv', sep='\t')
label_map = {'positive': 2, 'neutral': 1, 'negative': 0}
df = df.replace({'label': label_map})

# 加载BERT tokenizer，对数据集进行标记化
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True)

input_ids = []
attention_masks = []

for text in df.text:
    encoded_dict = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, max_length=64, padding='max_length', 
                                          return_attention_mask=True, return_tensors='pt')
    input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
    attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])

labels = torch.tensor(df.label)

# 将标记化的数据集转换为Tensor，可以用于PyTorch模型训练。
dataset = TensorDataset(torch.cat(input_ids, dim=0), torch.cat(attention_masks, dim=0), labels)

七、BERT文本分类参考文献

以下是一些参考资料，可以帮助你更深入地了解BERT在文本分类任务中的应用：

1、BERT for Text Classification：https://towardsdatascience.com/bert-for-text-classification-2c2aafa8b5a5

2、Training Sentiment Analysis Model：https://towardsdatascience.com/building-a-sentiment-analysis-model-from-scratch-4b67668912e3

3、Fine-tuning BERT for Sentiment Analysis：https://medium.com/swlh/fine-tuning-bert-for-sentiment-analysis-73f6a6374d6d

八、BERT文本分类tensorflow

与PyTorch类似，TensorFlow也可以使用BERT进行文本分类任务的处理。以下是使用TensorFlow实现BERT文本分类的示例代码：

import tensorflow as tf
from transformers import TFBertModel
from transformers import BertTokenizer

# 加载BERT tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 加载预训练的BERT模型
bert = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 创建分类模型
class SentimentClassifier(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_labels):
        super(SentimentClassifier, self).__init__()
        self.bert = bert
        self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(0.3)
        self.out = tf.keras.layers.Dense(num_labels, activation='softmax')

    def call(self, inputs, attention_mask=None, token_type_ids=None):
        outputs = self.bert(inputs, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids)
        pooled_output = outputs[1]
        pooled_output = self.dropout(pooled_output)
        return self.out(pooled_output)

# 训练模型
model = SentimentClassifier(num_labels=3)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=2e-5, epsilon=1e-08, clipnorm=1.0)
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

model.fit(train_data, epochs=10, validation_data=val_data)

九、BERT文本分类验证集