使用BERT进行情感分类预测及代码实例

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使用BERT进行情感分类预测及代码实例

文章目录 0. BERT介绍 1. BERT配置 1.1. clone BERT 代码 1.2. 数据处理 1.2.1预训练模型 1.2.2数据集训练集测试集开发集 2. 修改代码 2.1 加入新的处理类 2.2 处理类注册 3. 运行代码 4. 分类预测 4.1 修改参数, 进行预测 4.2 得到类别 5. 运行问题 5.1 出现内存不够 6. 源码 GITHUB 地址 0. BERT介绍 google 在2018年放出的大杀器, 作为当前NLP的最新技术,此模型在NLP的多个上游下游问…

使用bert进行情感分类

2018年google推出了bert模型,这个模型的性能要远超于以前所使用的模型,总的来说就是很牛.但是训练bert模型是异常昂贵的,对于一般人来说并不需要自己单独训练bert,只需要加载预训练模型,就可以完成相应的任务.下面我将以情感分类为例,介绍使用bert的方法.这里与我们之前调用API写代码有所区别,已经有大神将bert封装成.py文件,我们只需要简单修改一下,就可以直接调用这些.py文件了. 官方文档 tensorflow版:点击传送门 pytorch版(注意这是一个第三方团队实现的)…

Bert实战---情感分类

1.情感分析语料预处理使用酒店评论语料,正面评论和负面评论各5000条,用BERT参数这么大的模型, 训练会产生严重过拟合,,泛化能力差的情况, 这也是我们下面需要解决的问题; 2.sigmoid二分类回顾在BERT的训练中Next Sentence Prediction中, 我们取出$[cls]$对应的那一条向量, 然后把他映射成1个数值并用$sigmoid$函数激活: $$\hat{y} = sigmoid(Linear(cls\_vector)) \quad \hat{y} \in (…

基于Bert的文本情感分类

详细代码已上传到github: click me Abstract: Sentiment classification is the process of analyzing and reasoning the sentimental subjective text, that is, analyzing the attitude of the speaker and inferring the sentiment category it contains. Traditional mac…

关于情感分类(Sentiment Classification)的文献整理

最近对NLP中情感分类子方向的研究有些兴趣,在此整理下个人阅读的笔记(持续更新中): 1. Thumbs up? Sentiment classification using machine learning techniques 年份:2002:关键词:ML:引用量:9674:推荐指数(1-5):2 描述:基于电影评价,使用传统ML模型(Navie Bayes, maximum entropy classification和SVM)做情感分析. 心得: (1)主题分类(Topic Classi…

文本情感分类：分词 OR 不分词(3)

为什么要用深度学习模型?除了它更高精度等原因之外,还有一个重要原因,那就是它是目前唯一的能够实现“端到端”的模型.所谓“端到端”,就是能够直接将原始数据和标签输入,然后让模型自己完成一切过程——包括特征的提取.模型的学习.而回顾我们做中文情感分类的过程,一般都是“分词——词向量——句向量(LSTM)——分类”这么几个步骤.虽然很多时候这种模型已经达到了state of art的效果,但是有些疑问还是需要进一步测试解决的.对于中文来说,字才是最低粒度的文字单位,因此从“端到端”的角度来看,应该将直…

NLP（十九）双向LSTM情感分类模型

使用IMDB情绪数据来比较CNN和RNN两种方法,预处理与上节相同 from __future__ import print_function import numpy as np import pandas as pd from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Embedding,LSTM,Bidirect…