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深度学习Tensorflow2.8 使用 BERT 进行文本分类

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深度学习Tensorflow2.8 使用 BERT 进行文本分类

什么是深度学习Tensorflow2.8？

深度学习Tensorflow2.8是一种用于构建和训练深度神经网络的开源框架。它提供了各种工具和功能，使得开发者能够快速搭建、训练和优化各种类型的神经网络模型。

什么是BERT模型？

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，由Google公司开发。BERT模型通过训练可以学习产生语言的表示，不需要特定的任务就能够在大规模文本上进行预测。由于它可以根据句子的上下文来产生更好的表示，因此在各种自然语言处理任务中都取得了显著的提升。

如何使用BERT进行文本分类？

在Tensorflow2.8中使用BERT进行文本分类，以下是一些必要的步骤。

步骤1：准备数据集

我们需要准备好用于训练的数据集。通常的做法是将数据集分为训练集和测试集，训练集用于训练BERT模型，测试集用于评估模型性能。数据集应该是已经经过标注的文本数据。

步骤2：BERT模型和预训练权重

我们需要载入BERT模型，并且载入预训练权重，这里以中文模型及其预训练权重为例，使用HuggingFace公司的transformers库来加载模型：

from transformers import BertModel, BertTokenizer

bert_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

步骤3：数据预处理

我们需要对数据集进行预处理，让它成为BERT模型能够使用的数据。对于每个句子，我们需要将其分成单词，将每个单词转换为整数ID，并为每个句子添加特殊的标记（例如[CLS]和[SEP]），以便BERT模型可以识别。

import numpy as np
MAX_LEN = 128 # BERT模型需要固定长度的输入

def convert_input_to_features(sentences, tokenizer, max_len=MAX_LEN):
    features = []
    for sentence in sentences:
        inputs = tokenizer.encode_plus(sentence, add_special_tokens=True, max_length=max_len, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors='np')
        input_ids = inputs['input_ids']
        attention_mask = inputs['attention_mask']
        features.append([input_ids, attention_mask])
    return features

train_sentences = [...] # 训练集文本数据
test_sentences = [...] # 测试集文本数据

train_features = convert_input_to_features(train_sentences, tokenizer, max_len=MAX_LEN)
test_features = convert_input_to_features(test_sentences, tokenizer, max_len=MAX_LEN)

步骤4：训练BERT模型

我们需要将数据输入到BERT模型中进行训练。在每个epoch中，我们需要向BERT模型输入所有的训练样本，并根据输出计算损失。这里以keras作为封装工具：

import tensorflow as tf

def create_model(num_classes):
    input_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(MAX_LEN,), dtype=tf.int32, name='input_ids')
    attention_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(MAX_LEN,), dtype=tf.int32, name='attention_mask')
    bert_output = bert_model({'input_ids': input_ids, 'attention_mask': attention_mask})[0]
    output = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(bert_output[:, 0, :])
    model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_ids, attention_mask], outputs=output)
    return model

model = create_model(num_classes=2) # 这里假定我们要分类两类数据

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=2e-5)
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy('accuracy')

history = model.fit([x[0] for x in train_features], np.array(labels), epochs=5, batch_size=32, validation_data=([x[0] for x in test_features]), np.array(test_labels))

步骤5：使用BERT模型进行预测

训练好BERT模型后，我们可以用它对新的文本进行分类。首先需要对新的文本进行预处理，然后将其输入到BERT模型中。最后根据输出的概率值判断文本属于哪一类。

def predict_text(text, model, tokenizer, max_len=MAX_LEN):
    input_ids = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, max_length=max_len, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors='tf')['input_ids']
    predictions = model.predict([input_ids, tf.zeros_like(input_ids)])
    predicted_class = tf.squeeze(tf.argmax(predictions)).numpy()
    return predicted_class

text = "这是一条用于分类的新闻"
predicted_class = predict_text(text, model, tokenizer, max_len=MAX_LEN)

示例1：使用BERT对新闻进行分类

假设我们有一个用于新闻分类的数据集，它包含了很多不同主题的新闻。我们的任务是将这些新闻分成不同的主题。以下是实现的代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 载入数据
df = pd.read_csv('news.csv')

# 划分数据集
train_texts, test_texts, train_labels, test_labels = train_test_split(df['text'], df['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 数据预处理
train_features = convert_input_to_features(train_texts, tokenizer, max_len=MAX_LEN)
test_features = convert_input_to_features(test_texts, tokenizer, max_len=MAX_LEN)

# 训练BERT模型
model = create_model(num_classes=6) # 这里假定我们要分类6类新闻
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=[metric])
history = model.fit([x[0] for x in train_features], np.array(train_labels), epochs=5, batch_size=32, validation_data=([x[0] for x in test_features], np.array(test_labels)))

# 使用BERT模型预测新文本
text = "一名男子在街头被袭击后身亡"
predicted_class = predict_text(text, model, tokenizer, max_len=MAX_LEN)

示例2： 使用BERT对中文情感进行分类

除了新闻分类，BERT模型还可以用于情感分类。我们假设有一个中文情感分类数据集，以下是实现的代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 载入数据
df = pd.read_csv('sentiment.csv')

# 划分数据集
train_texts, test_texts, train_labels, test_labels = train_test_split(df['text'], df['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 数据预处理
train_features = convert_input_to_features(train_texts, tokenizer, max_len=MAX_LEN)
test_features = convert_input_to_features(test_texts, tokenizer, max_len=MAX_LEN)

# 训练BERT模型
model = create_model(num_classes=2) # 这里假定我们要分类2种情感
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=[metric])
history = model.fit([x[0] for x in train_features], np.array(train_labels), epochs=5, batch_size=32, validation_data=([x[0] for x in test_features], np.array(test_labels)))

# 使用BERT模型预测新文本
text = "这个电影太棒了，我喜欢它！"
predicted_class = predict_text(text, model, tokenizer, max_len=MAX_LEN)

以上是使用BERT模型进行文本分类的完整攻略，它涵盖了从数据预处理到模型训练以及预测的各个步骤。通过在不同的数据集上进行实验，我们可以得到一个性能出色的BERT模型，用于解决各种自然语言处理任务。

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