使用 BERT 进行文本分类（01/3）

领域专家: 人工智能技术领域

2023-08-16 08:57:01

使用 BERT 进行文本分类（01/3）_无水先生的博客-CSDN博客

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了解如何为多标签文本分类（标记）准备带有恶意评论的数据集。我们将使用 PyTorch Lightning 微调 BERT 并评估模型。多标签文本分类（或标记文本）是您在执行 NLP 时会遇到的最常见任务之一。现代基于 Transformer 的模型（如 BERT）利用对大量文本数据的预训练，可以更快地进行微调，使用更少的资源并且在较小的（更）数据集上更准确。我们的模型对有害文本检测有用吗？数据我们的数据集包含潜在的攻击性（有毒）评论，来自。我们有文字（评论）和六种不同的毒性标签。

在使用BERT（2）进行文本分类时，我们讨论了什么是PyTorch以及如何预处理我们的数据，以便可以使用BERT模型对其进行分析。在这篇文章中，我将向您展示如何训练分类器并对其进行评估。

本文记录使用BERT预训练模型，修改最顶层softmax层，微调几个epoch，进行文本分类任务。 BERT源码首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版：https://github.com/google-research/bert 注意，这是tensorflow 1.x 版本的。 BERT预训练模型预训练模型采用哈工大讯飞联合实验室推出的WWM(Whole Word Ma...

本文介绍了基于BERT的中文文本分类实现流程，主要包括7个核心环节：1）通过ModelScope下载BERT-base-Chinese预训练模型；2）配置文件管理模型路径、训练参数等；3）数据预处理包括文本编码、填充和批处理；4）构建BERT分类模型架构；5）设计模型性能评估指标计算；6）实现模型训练流程及最佳模型保存；7）开发预测接口。系统采用PyTorch框架，通过预训练BERT模型提取特征，添加全连接层完成分类任务，整个流程覆盖了从数据准备到模型部署的完整周期。

尽管今天的 100B+参数的 Transformer 模型在人工智能领域处于最前沿，但使用更小的（< 1B 参数）模型我们仍然可以取得许多成就。在这篇文章中，我将通过一个这样的例子来讲解，即微调 BERT（110M 参数）以对钓鱼 URL 进行分类。我将首先介绍关键概念，然后分享示例 Python 代码。https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/888da93ec1f1b17521578a

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