基于PyTorch和BERT的中文文本分类系统源码.zip

简介：
本资源提供了一个使用Python编程语言及PyTorch框架，并结合预训练模型BERT实现的高效中文文本分类系统的完整源代码。该系统适用于自然语言处理领域的相关研究与应用开发，尤其在自动化文本分析和信息检索方面展现出卓越性能。下载后可直接运行测试或进行二次开发。 ## 项目简介 本项目旨在基于PyTorch和BERT模型开发一个高效的中文文本分类系统。通过利用先进的自然语言处理技术和深度学习算法，实现对中文文本数据的自动分类，适用于社交媒体分析、新闻报道分类、评论情感分析等多种场景。 ## 项目的主要特性和功能 ### 主要特性 - 先进的模型支持：使用BERT模型进行文本分类，支持二分类和多分类任务。 - 灵活的模型实现：除了采用HuggingFace提供的BertForSequenceClassification之外，还手动实现了BertModel + FC层，方便用户自定义模型结构。 - 多种模型实验：包括BERT+FC、BERT最后四层concat+maxpooling以及BERT+CNN等多种模型实验，提供多样化的选择。 - 数据集支持：使用苏神的中文评论情感二分类数据集，并且支持用户导入自定义的数据集。