中文情感分析_中文情感分析数据集
以下是使用BERT进行中文情感分析的步骤详解和示例代码：1. 环境准备安装所需库：bashpip install transformers torch pandas sklearn2. 数据准备准备CSV数据文件（示例格式）：csvtext
以下是使用BERT进行中文情感分析的步骤详解和示例代码：1. 环境准备安装所需库：bashpip install transformers torch pandas sklearn2. 数据准备准备CSV数据文件（示例格式）：
csvtext,label"这部电影太精彩了！",1"糟糕的观影体验，不推荐",0...3. 实现代码pythonimport torchfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoader。
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamWfrom sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd# 参数设置MAX_LEN = 128BATCH_SIZE = 16EPOCHS = 3LEARNING_RATE = 2e-5MODEL_NAME = bert-base-chinese # 使用中文预训练模型
# 加载数据df = pd.read_csv(sentiment_data.csv)texts = df.text.valueslabels = df.label.values# 划分数据集train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(
texts, labels, test_size=0.2, random_state=42)# 初始化tokenizertokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
# 数据集类class SentimentDataset(Dataset):def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_len):self.texts = texts
self.labels = labelsself.tokenizer = tokenizerself.max_len = max_lendef __len__(self):return len(self.texts)
def __getitem__(self, idx):text = str(self.texts[idx])label = self.labels[idx]encoding = tokenizer.encode_plus(
text,add_special_tokens=True,max_length=self.max_len,padding=max_length,truncation=True,return_attention_mask=True,
return_tensors=pt,)return {input_ids: encoding[input_ids].flatten(),attention_mask: encoding[attention_mask].flatten(),
labels: torch.tensor(label, dtype=torch.long)}# 创建数据加载器train_dataset = SentimentDataset(train_texts, train_labels, tokenizer, MAX_LEN)
val_dataset = SentimentDataset(val_texts, val_labels, tokenizer, MAX_LEN)train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=BATCH_SIZE)# 加载模型model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
MODEL_NAME,num_labels=2 # 根据你的情感类别数量修改)device = torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)
model = model.to(device)# 优化器optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE)# 训练循环for epoch in range(EPOCHS):
model.train()total_loss = 0for batch in train_loader:optimizer.zero_grad()input_ids = batch[input_ids].to(device)
attention_mask = batch[attention_mask].to(device)labels = batch[labels].to(device)outputs = model(input_ids=input_ids,
attention_mask=attention_mask,labels=labels)loss = outputs.losstotal_loss += loss.item()loss.backward()
optimizer.step()avg_train_loss = total_loss / len(train_loader)print(fEpoch {epoch+1}/{EPOCHS})print(fTrain loss: {avg_train_loss:.4f})
# 评估model.eval()correct = 0total = 0with torch.no_grad():for batch in val_loader:input_ids = batch[input_ids].to(device)
attention_mask = batch[attention_mask].to(device)labels = batch[labels].to(device)outputs = model(input_ids=input_ids,
attention_mask=attention_mask)_, preds = torch.max(outputs.logits, dim=1)correct += (preds == labels).sum().item()
total += labels.size(0)accuracy = correct / totalprint(fValidation Accuracy: {accuracy:.4f})# 保存模型torch.save(model.state_dict(), bert_chinese_sentiment.pth)
# 使用模型进行预测def predict_sentiment(text):encoding = tokenizer.encode_plus(text,add_special_tokens=True,max_length=MAX_LEN,
padding=max_length,truncation=True,return_tensors=pt)input_ids = encoding[input_ids].to(device)attention_mask = encoding[attention_mask].to(device)
with torch.no_grad():outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)probabilities = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
predicted_label = torch.argmax(probabilities, dim=1).item()return predicted_label, probabilities# 示例预测
text = "这个产品物超所值，非常满意！"label, probs = predict_sentiment(text)print(f"Text: {text}")print(f"Predicted label: {Positive if label == 1 else Negative}")
print(f"Probabilities: {probs.cpu().numpy()}")4. 关键说明模型选择：Ø bert-base-chinese 是官方中文BERT基础版Ø 可选其他中文模型：
hfl/chinese-bert-wwm-ext（哈工大版）hfl/chinese-roberta-wwm-ext数据处理：Ø 中文BERT使用字级别分词，无需额外分词Ø 注意处理特殊符号和空格Ø 最大长度根据数据分布调整（一般128-512）
训练优化：Ø 使用GPU加速训练（推荐Colab或配备NVIDIA GPU的环境）Ø 可添加早停机制（Early Stopping）Ø 学习率建议2e-5到5e-5之间Ø 增加梯度裁剪（torch.nn.utils.clip_grad_norm_）
扩展功能：Ø 支持多分类（修改num_labels参数）Ø 添加混淆矩阵评估Ø 实现F1-score等其他评估指标Ø 加入学习率调度器5. 常见问题处理内存不足：Ø 减小batch sizeØ 使用混合精度训练
Ø 尝试更小的模型（如BERT Tiny）过拟合：Ø 增加dropout概率Ø 添加L2正则化Ø 使用数据增强（同义词替换等）训练效果提升：Ø 尝试不同预训练模型Ø 调整学习率和训练轮次Ø 清洗和扩增训练数据
建议从少量数据开始测试流程，再逐步扩展到完整数据集。实际应用中需要根据具体业务需求调整分类策略和评估指标。
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