情感分析是文本分类的一个子任务，它旨在识别不同文本中的情感或主观信息。这种分析能够揭示文本或言语背后的情绪或意图，无论是通过社交媒体、客户反馈还是其他任何沟通方式。情感分析的常见应用包括监控客户反馈、针对个体提升服务体验，以及跟踪产品或服务变化对客户感受的影响。此外，它还有助于追踪客户情绪随时间的变化。从民意调查到创意营销策略，这一平台彻底改变了企业的运营方式，因此，这是每位数据科学家都应该深入了解的领域。
本文将介绍如何使用transformers库在自定义数据集上训练情感分析模型。将通过以下步骤进行：理解问题陈述、导入库、数据准备、构建情感分析模型、在测试数据上找到情感，并得出结论。
在开始数据库工作之前，理解目的非常重要。本次活动的目的是检测推文中的仇恨言论。为了简化，认为当推文涉及种族或性别偏见时，它就包含仇恨言论。因此，任务是从其他推文中区分出种族主义或性别歧视的推文。
官方提供了带有标签的推文训练样本，其中标签‘1’表示推文具有歧视性/性别歧视，标签‘0’表示推文不具有种族主义/性别歧视，任务是在提供的测试数据上预测标签。
将从导入和安装所有必要的库开始。导入完成后，将使用pandas加载数据。在数据预处理阶段，transformers中的DistilBert tokenizer将执行所有预处理工作，如文本转换为同一种情况、去除标点符号、去除所有停用词。将在本文后续部分了解更多关于标记化的详细信息。
预处理后的数据用于训练DistilBert模型，然后使用训练好的模型在测试数据上找到情感。
将使用Distillbert模型进行训练。BERT使用Transformer，这是一种引人注目的方法，它学习文本中单词（或小单词）之间的上下文关系。Transformer结合了两种不同的模式——一个文本输入读取文本输入，一个视频生成工作预测。由于BERT的目的是对语言进行建模，因此只需要编码方法。