【深度学习】句子分类步骤

一、数据预处理

• 句子内容 分类标签
• 数据分为训练集和测试集

代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from transformers import BertTokenizerFast

# 读取数据
data = pd.read_csv('sentences.csv')

# 分割数据集为训练集和测试集
train_texts, test_texts, train_labels, test_labels = train_test_split(data['text'], data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化BERT tokenizer
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 对文本进行编码
train_encodings = tokenizer(list(train_texts), truncation=True, padding=True)
test_encodings = tokenizer(list(test_texts), truncation=True, padding=True)

# 转换为PyTorch的数据集格式
class Dataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, encodings, labels):
        self.encodings = encodings
        self.labels = labels

    def __getitem__(self, idx):
        item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}
        item['labels'] = torch.tensor(self.labels[idx])
        return item

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

train_dataset = Dataset(train_encodings, train_labels)
test_dataset = Dataset(test_encodings, test_labels)

二、模型定义

定义基于BERT的分类模型。Transformers库允许我们轻松地在预训练的BERT模型上添加一个分类头。

from transformers import BertForSequenceClassification

# 加载预训练的BERT模型并添加分类头
num_labels = len(data['label'].unique())  # 假设标签是离散的，计算类别数
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=num_labels)

三、训练模型

PyTorch的DataLoader来加载数据，并用Trainer类进行模型训练，这是Transformers提供的一个高级API。

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',          # 输出目录
    num_train_epochs=3,              # 总的训练轮数
    per_device_train_batch_size=16,  # 每个GPU的训练批次大小
    per_device_eval_batch_size=,   # 每个GPU的评估批次大小
    warmup_steps=500,                # 预热步数
    weight_decay=0.01,               # 权重衰减
    logging_dir='./logs',            # 日志目录
)

trainer = Trainer(
    model=model,                         # 要训练的模型
    args=training_args,                  # 训练参数
    train_dataset=train_dataset,         # 训练数据集
    eval_dataset=test_dataset            # 评估数据集
)

trainer.train()

四、评估模型

使用trainer.evaluate()来评估模型在测试集上的性能。

eval_results = trainer.evaluate()
print(f"Accuracy on Test Set: {eval_results['accuracy']*100:.2f}%")