NLP 算法实战项目：使用 BERT 进行模型微调，进行文本情感分析

本篇我们使用公开的微博数据集(weibo_senti_100k)进行训练，此数据集已经进行标注，0: 负面情绪，1:正面情绪。数据集共计82718条(包含标题)。如下图：

下面我们使用bert-base-chinese预训练模型进行微调并进行测试。 技术交流，文末获取。

1. 导入必要的库

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset, random_split
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import random

2. 加载数据集和预训练模型

# 读取训练数据集
df = pd.read_csv("weibo_senti_100k.csv")  # 替换为你的训练数据集路径
# 加载预训练的BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

3. 对数据集进行预处理

注意：此处需要打乱数据行，为了快速训练展示，下面程序只加载了1500条数据。

# 设置随机种子以确保可重复性
random.seed(42)
# 随机打乱数据行
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
# 数据集中1为正面，0为反面
class SentimentDataset(Dataset):
    def __init__(self, dataframe, tokenizer, max_length=128):
        self.dataframe = dataframe
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_length = max_length

    def __len__(self):
        return len(self.dataframe)

    def __getitem__(self, idx):
        text = self.dataframe.iloc[idx]['review']
        label = self.dataframe.iloc[idx]['label']
        encoding = self.tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=self.max_length, return_tensors='pt')
        return {
            'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(),
            'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten(),
            'labels': torch.tensor(label, dtype=torch.long)
        }

# 创建数据集对象
dataset = SentimentDataset(df[:1500], tokenizer)

4. 将数据集分为训练集、验证集

# 创建数据集对象
dataset = SentimentDataset(df[:1500], tokenizer)

# 划分训练集和验证集
train_size = int(0.8 * len(dataset))
val_size = len(dataset) - train_size
train_dataset, val_dataset = random_split(dataset, [train_size, val_size])

# 创建数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=8, shuffle=False)

5. 设置训练参数

# 设置训练参数
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

6. 训练模型

# 训练模型
model.train()
for epoch in range(3):  # 3个epoch作为示例
    for batch in tqdm(train_loader, desc="Epoch {}".format(epoch + 1)):
        input_ids = batch['input_ids'].to(device)
        attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
        labels = batch['labels'].to(device)
        
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 输出
Epoch 1: 100%|██████████| 150/150 [00:28<00:00,  5.28it/s]
Epoch 2: 100%|██████████| 150/150 [00:29<00:00,  5.15it/s]
Epoch 3: 100%|██████████| 150/150 [00:27<00:00,  5.36it/s]

7. 评估模型

# 评估模型
model.eval()
total_eval_accuracy = 0
for batch in tqdm(val_loader, desc="Evaluating"):
    input_ids = batch['input_ids'].to(device)
    attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
    labels = batch['labels'].to(device)

    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
    
    logits = outputs.logits
    preds = torch.argmax(logits, dim=1)
    accuracy = (preds == labels).float().mean()
    total_eval_accuracy += accuracy.item()

average_eval_accuracy = total_eval_accuracy / len(val_loader)
print("Validation Accuracy:", average_eval_accuracy)

# 输出
Evaluating: 100%|██████████| 38/38 [00:02<00:00, 16.57it/s]Validation Accuracy: 0.9407894736842105

8. 进行预测

# 使用微调后的模型进行预测
def predict_sentiment(sentence):
    inputs = tokenizer(sentence, padding='max_length', truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt').to(device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    probs = torch.softmax(logits, dim=1)
    positive_prob = probs[0][1].item()  # 1表示正面
    print("Positive Probability:", positive_prob)

# 测试一个句子
predict_sentiment("我要发火了")

# 输出
Positive Probability: 0.19748596847057343

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