在Python中使用pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizerfrom_pretrained()对中文文本进行情感分析

在Python中使用pytorch_pretrained_bert库进行中文文本情感分析的示例代码如下：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载预训练的BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 加载预训练的BertForSequenceClassification模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2)  # 二分类任务，num_labels设置为2

# 定义待分析的中文文本
text = "这家餐厅的食物非常美味，服务也非常周到。"

# 对文本进行分词和tokenize处理
tokenized_text = tokenizer.tokenize(text)
indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)

# 添加特殊的'[CLS]'和'[SEP]'标志
tokens = ['[CLS]'] + tokenized_text + ['[SEP]']
indexed_tokens = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)]

# 将indexed_tokens转换为PyTorch的tensor
tokens_tensor = torch.tensor(indexed_tokens)

# 使用模型进行情感分析
model.eval()
with torch.no_grad():
    logits = model(tokens_tensor)

# 获取预测的结果
predicted_label = torch.argmax(logits[0]).item()

# 输出预测的情感结果
if predicted_label == 0:
    print("这是一个负面情感。")
else:
    print("这是一个正面情感。")

在这个例子中，我们首先使用BertTokenizer.from_pretrained()加载了预训练的BertTokenizer，该Tokenizer是专门为中文文本设计的。然后，我们使用BertForSequenceClassification.from_pretrained()加载了预训练的BertForSequenceClassification模型，它是针对文本分类任务预训练的。在使用这个模型时，需要设置num_labels参数为分类的类别数。

接下来，我们定义了一个待分析的中文文本text。然后，我们使用BertTokenizer对文本进行分词和tokenize处理，并将结果转换为Bert模型所需的输入格式。这个输入格式包括了特殊的[CLS]和[SEP]标志，以及文本中每个词的索引编号。

最后，我们将处理后的文本输入到Bert模型中，使用model.eval()进入评估模式，并使用torch.no_grad()禁用梯度计算，以提高评估效率。得到模型的输出logits后，我们使用torch.argmax()选择预测结果中概率最高的类别，并使用item()方法获得类别的索引。最后，根据预测的类别索引，输出对应的情感结果。

希望以上示例能帮助您进行中文文本的情感分析。请确保已在系统中正确安装了pytorch_pretrained_bert库，并下载了所需的预训练模型（如'bert-base-chinese'）。