基于BertModel()的中文商品评论情感分析模型

基于BertModel的中文商品评论情感分析模型是一种能够自动识别和分类中文商品评论情感的模型。该模型使用了预训练的Bert模型作为基础模型，并在此基础上进行微调，以适应具体的情感分类任务。下面将介绍该模型的使用方法，并提供一个使用例子。

使用方法：

1. 导入所需的库和模型文件：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
from torch.nn import BCEWithLogitsLoss

2. 加载预训练的Bert模型和分词器：

model_name = 'bert-base-chinese'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

3. 定义情感分类模型：

class SentimentClassifier(torch.nn.Module):
    def __init__(self, bert_model):
        super(SentimentClassifier, self).__init__()
        self.bert_model = bert_model
        self.classifier = torch.nn.Linear(768, 2)
        
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert_model(input_ids, attention_mask)
        pooled_output = outputs[1]
        logits = self.classifier(pooled_output)
        return logits

4. 加载已经训练好的模型参数：

model_path = 'sentiment_classification_model.pth'
model.load_state_dict(torch.load(model_path))

5. 创建一个实例，输入评论进行情感分类：

def predict_sentiment(comment):
    encoded_inputs = tokenizer.encode_plus(comment, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')
    input_ids = encoded_inputs['input_ids']
    attention_mask = encoded_inputs['attention_mask']
    
    output = model(input_ids, attention_mask)
    logits = output.logits
    predicted_sentiment = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=1)
    predicted_sentiment = predicted_sentiment.argmax(dim=1)
    
    return predicted_sentiment.item()

6. 使用例子：

example_comment = '这台电视机画质非常清晰，声音效果也很好。'
predicted_sentiment = predict_sentiment(example_comment)

if predicted_sentiment == 0:
    print('该评论为负面情感')
else:
    print('该评论为正面情感')

该模型的例子中，输入一个中文商品评论，模型将返回一个情感分类结果，0表示负面情感，1表示正面情感。

需要注意的是，中文商品评论情感分类是一个复杂的任务，模型的效果受到诸多因素的影响，如数据量、数据质量、预训练模型的选择等。实际使用中，可以根据需求对模型进行调优和优化，以获得更好的性能。