情感分析与BERT模型

情感分析是自然语言处理(NLP)领域中的一项重要任务,它用于理解客户/人们对产品、电影等事物的情感态度,判断他们对这些事物持有的是积极、消极还是中立的看法。这项技术帮助公司和其他相关实体了解他们的产品/服务,并根据反馈进行改进。

本文将介绍BERT模型在情感分析中的应用。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌研究团队于2018年开发的NLP模型,它在多个NLP任务上取得了最先进的准确率。

BERT模型基于Transformer架构,仅包含编码器堆栈,有两种变体:BERT-base和BERT-large,它们在架构复杂性上有所不同。BERT-base模型的编码器有12层,而BERT-large有24层。BERT在大型文本语料库上进行训练,使其能够更好地理解语言,并学习数据模式中的变异性,从而在多个NLP任务上泛化得很好。由于BERT是双向的,这意味着在训练阶段,BERT会从token的左侧和右侧上下文中学习信息。

数据集准备

将使用IMBD数据集进行情感分析,这是一个包含10万条电影评论的数据集,分为积极和消极两类。将从TensorFlow数据集API加载数据集。

import tensorflow_datasets as tfds (ds_train, ds_test), ds_info = tfds.load('imdb_reviews', split=(tfds.Split.TRAIN, tfds.Split.TEST), as_supervised=True, with_info=True)

上述代码加载数据集并将其分为训练集和测试集。

模型选择

在深度学习模型中,尤其是在自然语言处理中,有几个预训练模型提供了不同的优点和权衡。使用像PyTorch这样的框架,可以有效地实现和微调这些模型。以下是一些值得注意的模型的比较:

BERT:优点是高准确率,通过考虑前后文的单词来很好地理解上下文,这使得它非常适合创建高质量的嵌入。缺点是计算密集型,需要大量的资源进行训练和推理。

RoBERTa:优点是BERT的优化版本,通常由于更多的训练数据和更长的训练时间而表现更好。缺点是与BERT相似的计算需求。

DistilBERT:优点是BERT的更小、更快、资源需求更少的版本,性能几乎与BERT相当。这使得它成为需要快速响应而不牺牲太多准确性的应用的流行选择。缺点是比完整的BERT模型略逊一筹。

XLNet:优点是通过考虑单词顺序的排列来更好地处理上下文,通常在几个基准测试中胜过BERT。缺点是更复杂,资源需求更高。

GPT-3:优点是非常强大和灵活,能够处理各种NLP任务,包括情感分析和文本生成。其预训练模型可以很容易地适应许多用例。缺点是高计算和资源需求,使其在大规模使用时成本较高。

BERT分词器的使用

现在需要应用BERT分词器来使用预训练的分词器。分词器还应该与想要使用的核心技术模型相匹配,例如区分大小写和不区分大小写的版本。有关更多详细信息,请参考HuggingFace Tokenizers。

from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True)

将根据BERT模型所需的格式准备数据。输入ID、注意力掩码和令牌类型ID是BERT模型所需的参数。

def convert_example_to_feature(review): return tokenizer.encode_plus(review, add_special_tokens=True, max_length=max_length, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, )

分词器类的encode_plus函数将对原始输入进行分词,添加特殊标记,并填充向量以达到设置的最大长度。

将使用Transformer库中的BERT模型,并使用pip安装它。然后,将初始化BERT模型并进行训练。

from transformers import TFBertForSequenceClassification import tensorflow as tf model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') bert_history = model.fit(ds_train_encoded, epochs=number_of_epochs, validation_data=ds_test_encoded) test_sentence = "This is a really good movie. I loved it and will watch again" predict_input = tokenizer.encode(test_sentence, truncation=True, padding=True, return_tensors="tf") tf_output = model.predict(predict_input)[0] tf_prediction = tf.nn.softmax(tf_output, axis=1) labels = ['Negative','Positive'] label = tf.argmax(tf_prediction, axis=1) label = label.numpy() print(labels[label[0]])
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