基于BertModel()的中文文本分类模型实现

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，可以用于各种自然语言处理任务，包括文本分类。在这个示例中，我们将使用基于BERT模型的中文文本分类。

首先，我们需要安装所需的库。我们将使用transformers库来加载BERT模型，使用torch库来构建和训练模型。

!pip install transformers torch

接下来，我们将导入所需的库并加载BERT模型和tokenizer。

import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer

# 加载BERT模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-chinese'
model = BertModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)

我们将使用一个中文的情感分析任务作为示例。我们将使用情感分析数据集，并将其分为训练集和测试集。我们的目标是根据给定的中文文本预测情感类别，例如正面或负面情感。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载情感分析数据集
data = pd.read_csv('sentiment_data.csv')

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

现在，我们将使用BERT tokenizer将中文文本转换为模型可接受的输入格式。BERT模型需要输入文本的标记化表示形式，即每个词汇都会映射到一个唯一的标记ID。此外，BERT模型还需要输入每个句子的“attention mask”，以指示哪些标记是实际的词汇，哪些是填充标记。我们将使用tokenizer.encode_plus方法来进行标记化和生成注意力蒙版。

# 限制输入文本的最大长度
max_length = 128

def tokenize_text(text):
    tokens = tokenizer.encode_plus(
        text,
        max_length=max_length,
        padding='max_length',
        truncation=True,
        return_tensors='pt'
    )
    return tokens['input_ids'], tokens['attention_mask']

# 对训练集进行标记化和生成注意力蒙版
train_tokens = train_data['text'].apply(tokenize_text)
train_input_ids = torch.cat([x[0] for x in train_tokens])
train_attention_mask = torch.cat([x[1] for x in train_tokens])
train_labels = torch.tensor(train_data['label'])

# 对测试集进行标记化和生成注意力蒙版
test_tokens = test_data['text'].apply(tokenize_text)
test_input_ids = torch.cat([x[0] for x in test_tokens])
test_attention_mask = torch.cat([x[1] for x in test_tokens])
test_labels = torch.tensor(test_data['label'])

现在准备好了训练集和测试集的输入。我们可以定义一个简单的分类模型来使用BERT模型进行文本分类。我们将用BERT模型对输入的文本进行编码，并将其传入一个线性层进行分类。

import torch.nn as nn

class BERTClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, bert_model, num_labels):
        super(BERTClassifier, self).__init__()
        self.bert = bert_model
        self.linear = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, num_labels)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled_output = outputs[1] # 取CLS标记的输出向量，用于分类
        logits = self.linear(pooled_output)
        return logits

# 定义模型并移动到GPU（如果可用）
num_labels = len(data['label'].unique())
model = BERTClassifier(model, num_labels)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

接下来，我们需要定义训练模型所需的损失函数和优化器。

import torch.optim as optim

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=2e-5)

我们可以开始训练模型了。

import time

# 训练参数
epochs = 10
batch_size = 32

# 训练模型
start_time = time.time()

model.train()
for epoch in range(epochs):
    running_loss = 0.0

    # 批量训练
    for i in range(0, len(train_input_ids), batch_size):
        input_ids = train_input_ids[i:i+batch_size].to(device)
        attention_mask = train_attention_mask[i:i+batch_size].to(device)
        labels = train_labels[i:i+batch_size].to(device)

        # 梯度置零
        optimizer.zero_grad()

        # 前向传播
        outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()

    # 打印训练损失
    print(f'Epoch {epoch + 1} - Training loss: {running_loss / len(train_input_ids):.4f}')

end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time
print(f'Training took {total_time} seconds')

训练完成后，我们可以在测试集上评估模型的性能。

model.eval() # 将模型切换为评估模式
correct = 0

for i in range(0, len(test_input_ids), batch_size):
    input_ids = test_input_ids[i:i+batch_size].to(device)
    attention_mask = test_attention_mask[i:i+batch_size].to(device)
    labels = test_labels[i:i+batch_size].to(device)

    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        _, predicted = torch.max(outputs, dim=1)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = correct / len(test_input_ids)
print(f'Test accuracy: {accuracy:.4f}')

这就是使用BERT模型的中文文本分类模型的实现示例。我们可以根据需要调整模型的超参数，例如批次大小、学习率和训练的时期来优化模型的性能。