Advertisement

(源码)使用PyTorch的BERT情感二分类系统.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本项目提供了一个基于PyTorch框架和预训练模型BERT的情感分析解决方案，适用于二分类任务。通过深度学习技术对文本数据进行处理与预测，有效提升了情感分类的准确性。 # 基于PyTorch的BERT情感二分类系统 ## 项目简介 本项目是一个基于PyTorch框架的BERT情感二分类系统，旨在通过深度学习模型对文本进行情感分析，并判断其情感倾向（正面或负面）。项目使用了预训练的RoBERTa模型，并提供了训练和测试功能。此外，支持多GPU并行计算以提高模型训练和推理效率。 ## 项目的主要特性和功能 1. 预训练模型支持 使用预训练的RoBERTa模型进行情感分类。 模型文件包括config.json和pytorchmodel.bin，需手动下载并放置在指定目录中。 2. 多GPU支持 支持多GPU并行训练。通过设置gpuids参数来指定使用的GPU设备。 3. 模型评估 提供simpleaccuracy函数用于计算模型的准确率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • (源码)使用PyTorch的BERT情感二分类系统.zip
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架和预训练模型BERT的情感分析解决方案，适用于二分类任务。通过深度学习技术对文本数据进行处理与预测，有效提升了情感分类的准确性。 # 基于PyTorch的BERT情感二分类系统 ## 项目简介 本项目是一个基于PyTorch框架的BERT情感二分类系统，旨在通过深度学习模型对文本进行情感分析，并判断其情感倾向（正面或负面）。项目使用了预训练的RoBERTa模型，并提供了训练和测试功能。此外，支持多GPU并行计算以提高模型训练和推理效率。 ## 项目的主要特性和功能 1. 预训练模型支持 使用预训练的RoBERTa模型进行情感分类。 模型文件包括config.json和pytorchmodel.bin，需手动下载并放置在指定目录中。 2. 多GPU支持 支持多GPU并行训练。通过设置gpuids参数来指定使用的GPU设备。 3. 模型评估 提供simpleaccuracy函数用于计算模型的准确率。
     
  • 在Pytorch中使用Bert和MLP进行文本情感分类
    优质
    本文介绍了如何利用Pytorch框架结合BERT模型与多层感知器(MLP)实现高效的文本情感分类方法，为自然语言处理任务提供了新思路。 在Pyrotch上实现情感分类模型时，该模型包括一个BERT 模型以及一个用于分类的多层感知器（MLP），两者之间有一个dropout层。BERT模型实现了预训练参数加载功能，并使用了HuggingFace提供的bert_base_uncased模型进行预训练。此外，在代码中还包含了基于预训练BERT模型的情感分类任务微调过程，包括在训练集上的训练和测试集上的性能评估。 情感分类的大致流程如下：首先将句子中的每个单词对应的词向量输入到BERT模型中以获得该句的向量表示；然后通过dropout层处理得到的句向量，并将其传递给分类器进行二元分类预测。
     
  • 基于BERT的细粒度情感分类：BERT-Sentiment系统
    优质
    BERT-Sentiment系统是一款采用深度预训练模型BERT进行细粒度情感分析的应用。它能够精准地识别并分类文本中的正面、负面及中性情绪，广泛应用于社交媒体监控、产品评论分析等领域，有效提升了情感分析的准确性和效率。 使用BERT的细粒度情感分类 此存储库包含用于获取结果的代码。可以通过运行run.py来执行各种配置下的实验。 首先，在一个干净的virtualenv中安装所需的python软件包： ``` pip install -r requirements.txt ``` 用法如下： - 使用命令行参数`-c`或`--bert-config`指定预训练BERT配置。 - 通过添加选项`-b`或`--binary`来使用二元标签，忽略中性情感。 - 添加选项`-r`或`--root`仅使用SST的根节点数据。 - 使用选项`savesave（原文中的“--save”后有逗号误标为saves，这里理解为包含此参数）保存模型。
     
  • 基于BERT的情感文本分类源码
    优质
    本项目提供了一个基于BERT模型的情感分析代码库，用于对各类文本进行情感分类。通过深度学习技术，有效提升情感识别准确率。 使用BERT进行文本情感分类的源码可以提供一个高效的方法来分析和理解文本中的情绪倾向。这种方法利用了预训练语言模型的强大功能，能够准确地捕捉到不同表达方式背后的情感色彩。通过微调BERT模型，我们可以针对特定任务优化其性能，使其在实际应用中更加有效。
     
  • PyTorch情感分析分类教程(RNN,LSTM...): 使用PyTorch进行情感分析和分类
    优质
    本教程详细介绍了使用PyTorch框架进行文本的情感分析及分类方法，包括RNN、LSTM等模型的应用与实现。适合自然语言处理爱好者学习实践。 情感分析分类的先决条件包括安装依赖项pip install -r requirements.txt以及下载Spacy英语数据python -m spacy download en。框架使用的是Torch，数据集则采用Cornell MR（电影评论）数据集。实施过程中会用到RNN、LSTM和双层LSTM模型，并尝试结合注意力机制进行改进。
     
  • 基于PyTorch和BERT的中文文本分类系统源码.zip
    优质
    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。
     
  • 基于BERT模型的文本情感分析系统源码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于BERT预训练模型的情感分析系统源代码，适用于进行中文文本的情感倾向性分析研究与应用开发。 ## 项目简介 本项目是一个基于BERT模型的文本情感分析系统，旨在通过深度学习技术实现对中英文文本的情感分类。该系统不仅包含了模型训练的过程，还提供了测试方法及使用指南，方便用户进行情感分析。 ## 项目的主要特性和功能 1. 使用预训练的BERT模型：该项目采用了在大量无标注数据上进行了预训练的BERT模型，能够有效提取文本特征，提高情感分析的准确性。 2. 中英文支持：系统包含了对中、英两种语言的情感分析功能，并提供了分别针对这两种语言处理的独立模型。 3. 命令行测试方式：用户可以通过命令行进行测试，项目提供了一个方便的测试脚本，只需输入测试文件和模型路径即可完成情感分析任务。 4. 简单易用的API接口：该项目还提供了简洁明了的API接口供用户调用，以实现对文本的情感分析。 ## 安装使用步骤 1. 安装依赖 根据项目提供的bert.yaml文件创建对应的环境，并安装所有必需的软件包。
     
  • 基于Bert的文本情感分类
    优质
    本研究采用BERT模型进行文本情感分类，通过优化预训练模型参数及调整微调策略，显著提升了多种数据集上的分类准确率。 这是一个面向句子的情感分类问题。训练集和测试集已给出，使用训练集进行模型训练并对测试集中各句子进行情感预测。训练集包含10026行数据，测试集包含4850行数据。使用run_classifier.py对文本进行情感分类预测，所用的模型为BERT-base基础版本模型。
     
  • 基于BERT的情感分类 Torch模型
    优质
    本项目采用预训练语言模型BERT进行情感分析任务，并使用Torch框架实现，旨在提高文本情感分类的准确率和效率。 本实验的数据来源于NLPCC2014的微博情感分析任务，包含48876条样本。这些数据中共有八种不同类别：没有任何情绪、幸福、喜欢、惊喜、厌恶、愤怒、悲伤和害怕。
     
  • 基于BERT的中文情感分类开源项目
    优质
    本项目采用预训练模型BERT，致力于提升中文文本的情感分类精度，提供可扩展的深度学习框架，助力自然语言处理研究。 该项目主要利用BERT实现中文情感分类。具体内容包括：使用BERT模型进行情感分类的实现。项目需要在Python 3环境下运行，并且要求TensorFlow版本大于1.10。