【源码】基于BERT的购物网站评论情感分析系统

项目简介

本项目是基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型搭建的购物网站评论情感分析系统。通过对比RNN、RCNN、DPCNN等多种机器学习和深度学习技术，展示了BERT及其变体（如BERT+CNN、BERT+RNN、BERT+RCNN、BERT+DPCNN）在情感分析任务中的性能表现。同时引入ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）模型，进一步提升分类准确性，旨在利用深度学习技术提高购物网站评论分类的精准度。

项目的主要特性和功能

• 多种模型对比：对比BERT及其变体与ERNIE模型在情感分析任务中的性能。
• 高准确率：ERNIE+DPCNN模型在测试集上准确率达94.20%。
• 预训练模型支持：实现基于BERT的预训练模型，支持MLM（掩码语言模型）和NSP（下一句预测）任务。
• 模型转换与加载：支持加载和保存预训练模型，能将其他框架（如TensorFlow）的预训练模型转换为PyTorch格式。
• 文本处理工具：提供文本分词实用工具函数和模块，便于数据处理。
• 优化器与学习率调度：实现针对BERT模型的优化器，支持学习率调度策略，提升训练效果。

安装使用步骤

1. 已下载项目的源码文件到本地。
2. 环境准备：确保安装Python和PyTorch，并安装项目所需依赖库。
3. 配置参数：根据需求设置数据集路径、模型配置参数等。
4. 运行模型：运行main.py脚本，进行模型的训练和测试。
5. 调整参数：可通过命令行参数调整模型训练配置，如学习率、批次大小等。
6. 数据预处理：使用utils.py中的工具函数进行数据集预处理和模型评估。
7. 文本分词：使用tokenization.py中的BertTokenizer进行文本的分词和编码。
8. 模型选择：按需使用models目录下的不同模型进行训练和测试。

注意：为充分利用BERT模型性能，建议使用GPU进行训练和测试。若未提供GPU，项目将默认使用CPU。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】