使用BertModel()进行中文文本情感分析

BertModel是谷歌公司于2018年发布的一种基于Transformer模型的预训练语言模型。它的特点是利用了大规模的无标签数据进行预训练，然后通过在特定任务上进行微调，可以有效地应用于各种自然语言处理任务。

中文文本情感分析是一种常见的自然语言处理任务，旨在从文本中自动识别出其中所表达的情感，如积极、消极或中性等。

下面是一个使用BertModel进行中文文本情感分析的示例代码：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载预训练的Bert模型及分词工具
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 示例文本
text = "这部电影太棒了，非常喜欢！"

# 对文本进行分词和编码
tokens = tokenizer.tokenize(text)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

# 添加特殊标记 [CLS] 和 [SEP]
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]

# 将编码后的序列转换为张量
input_tensor = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)  # 添加batch维度

# 使用Bert模型获取文本的表示
outputs = model(input_tensor)

# 获取文本的表示向量
embedding = outputs[0].squeeze(0)  # 移除batch维度

# 对于情感分析任务，可以使用表示向量进行分类或回归
# 这里仅作为示例，展示如何获取情感表示向量
print(embedding)

在上面的示例代码中，我们首先加载了预训练的Bert模型和对应的分词工具。然后，定义了一个示例文本，该文本是一段表示积极情感的中文句子。

接下来，我们使用Bert的分词工具对文本进行分词和编码。然后，添加了特殊的标记符号[CLS]和[SEP]。最后，将编码后的序列转换为张量，并添加了一个额外的batch维度。

使用Bert模型处理输入张量后，我们可以从输出中获取文本的表示向量。在情感分析任务中，可以使用这个表示向量进行分类或回归。在示例代码中，我们仅仅打印了表示向量。

需要注意的是，示例中使用的是Bert的基础版本，可以根据任务的复杂性和需要选择不同的Bert模型，如BERT-wwm、BERT-wwm-ext等。

当然，实际的中文文本情感分析任务通常还需要使用标注的数据进行模型的训练和优化，示例代码中仅展示了如何使用预训练的Bert模型获取文本的表示向量。