1. Johngo学长首页
  2. 技术点详细复盘专题
  3. 人工智能

Bert+CNN文本分类（含代码实现）

• 人工智能 • 阅读 45

以下是使用 Bert_进行 _文本分类_的示例 _代码： _python_ import torch from transformers import _Bert_Tokenizer, _Bert_Model # 载入 _Bert_模型和tokenizer tokenizer = _Bert_Tokenizer.from_pretrained(' _bert_-base-uncased') _bert__model = _Bert_Model.from_pretrained(' _bert_-base-uncased') # 定义分类器模型 class _Bert_Classifier(torch.nn.Module): def __init__(self, _bert__model, num_classes): super().__init__() self. _bert__model = _bert__model self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier = torch.nn.Linear(_bert__model.config.hidden_size, num_classes) def forward(self, input_ids, attention_mask): _bert__output = self. _bert__model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) pooled_output = _bert__output.pooler_output pooled_output = self.dropout(pooled_output) logits = self.classifier(pooled_output) return logits # 实例化分类器模型 num_classes = 2 # 分类数 _bert__classifier = _Bert_Classifier(_bert__model, num_classes) # 定义损失函数和优化器 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(_bert__classifier.parameters(), lr=2e-5) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): for input_ids, attention_mask, labels in train_loader: # 将数据移动到GPU上 input_ids = input_ids.to(device) attention_mask = attention_mask.to(device) labels = labels.to(device) # 计算模型输出 logits = _bert__classifier(input_ids, attention_mask) # 计算损失 loss = criterion(logits, labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 在验证集上评估模型 with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for input_ids, attention_mask, labels in val_loader: # 将数据移动到GPU上 input_ids = input_ids.to(device) attention_mask = attention_mask.to(device) labels = labels.to(device) # 计算模型输出 logits = _bert__classifier(input_ids, attention_mask) # 计算预测结果 predictions = torch.argmax(logits, dim=1) # 更新正确预测的数量 total += labels.size(0) correct += (predictions == labels).sum().item() accuracy = correct / total print(f'Epoch {epoch + 1}, Validation Accuracy: {accuracy:.3f}') 在这个示例中，我们使用了 Bert_模型进行 _文本分类。我们首先通过_Bert_Tokenizer载入预训练的 Bert tokenizer，然后通过_Bert_Model载入预训练的 _Bert_模型。接着，我们定义了一个简单的分类器模型_Bert_Classifier，该模型使用 _Bert_模型的最后一个隐藏层的输出来进行分类。我们使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。在每个epoch结束时，我们使用验证集评估模型的性能。

Original: https://blog.csdn.net/weixin_43734080/article/details/123754250
Author: Dr.sky_
Title: Bert+CNN文本分类（含代码实现）

原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/672191/

转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！

赞 (0)
0

【自取】最近整理的，有需要可以领取学习：



Linux核心资料大放送~

全栈面试题汇总（持续更新&可下载）

一个提高学习100%效率的工具！

【超详细】深度学习面试题目！

LeetCode Python刷题答案下载！

LeetCode Java版刷题答案下载！

LeetCode C++ 版本，抓紧保存！

LeetCode GO语言 刷题答案下载！

大家都在看

亲爱的 Coder【最近整理，可免费获取】👉 最新必读书单  | 👏 面试题下载  | 🌎 免费的AI知识星球