使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer进行中文情感分类任务的实现

PyTorch-Pretrained-BERT是一个用于自然语言理解（NLU）任务的Python库，它提供了在Bert预训练模型上进行微调和推断的API。BertTokenizer是PyTorch-Pretrained-BERT库中的一个类，用于将文本输入转换为预训练BERT模型所需的输入表示。下面是一个使用BertTokenizer进行中文情感分类任务的实现示例：

import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载预训练的BERT模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-chinese'  # 使用中文预训练的BERT模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

# 设置GPU设备（如果可用）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 情感分类的标签
labels = ["负面", "正面"]

# 示例输入文本
inputs = ["这部电影太棒了！", "这个产品很差。"]

# 使用tokenizer对输入进行编码
tokenized_texts = [tokenizer.tokenize(text) for text in inputs]

# 将编码后的输入转换为模型所需的输入表示
max_seq_length = 128  # 设定输入的最大序列长度
input_ids = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text) for tokenized_text in tokenized_texts]
input_ids = torch.tensor([tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text) for tokenized_text in tokenized_texts])
attention_masks = []
for seq in input_ids:
    seq_mask = [float(i > 0) for i in seq]
    attention_masks.append(seq_mask)
attention_masks = torch.tensor(attention_masks)

# 在GPU上运行模型
input_ids = input_ids.to(device)
attention_masks = attention_masks.to(device)

# 模型推断
with torch.no_grad():
    outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_masks)

# 获取预测结果
logits = outputs[0]
predictions = torch.argmax(logits, dim=1).flatten()

# 打印每个输入的情感分类结果
for text, pred in zip(inputs, predictions):
    print(f"文本: {text}")
    print(f"情感分类结果: {labels[pred.item()]}")
    print()

这个例子展示了如何使用BertTokenizer和BertForSequenceClassification模型对中文文本进行情感分类。首先，我们加载预训练的BERT模型和tokenizer。然后，我们选择GPU设备（如果可用）并将模型移到该设备上。接下来，我们定义了情感分类任务的标签。然后，我们提供了一些示例输入文本。接下来，我们使用tokenizer将输入文本编码为Bert模型所需的标记化表示。然后，我们将编码后的输入转换为Bert模型所需的输入表示。在此之后，我们将输入和注意力掩码传递给模型进行推断。最后，我们使用argmax函数从模型输出的logits中获取预测结果，并将其打印出来。

在这个例子中，我们使用了一个中文预训练的BERT模型进行情感分类。你可以根据自己的需求选择不同的预训练BERT模型，用于不同的NLU任务。