【源码】基于BERT模型的文本分类系统

项目简介

本项目是基于BERT模型的预训练和文本分类任务示例。包含模型预训练、文本分类模型构建、训练、评估及模型融合预测等步骤，目的是提升模型在文本分类任务中的性能。

项目的主要特性和功能

1. 模型预训练：用BERT模型开展掩码语言模型（MLM）预训练，增强模型对上下文信息的理解能力。
2. 文本分类模型构建：基于预训练的BERT模型构建文本分类模型，支持多种分类策略，如用Focal Loss处理类别不平衡问题。
3. 模型训练与评估：通过迭代训练优化模型，使用ROC AUC等性能指标评估模型性能。
4. 模型融合预测：支持多模型融合预测，提高模型预测性能。
5. 数据预处理：对输入文本进行分词、填充、截断等预处理，转化为模型可接受的格式。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python、PyTorch以及transformers等相关库。
2. 数据准备：准备训练和测试文本数据，数据可以是纯文本文件或特定格式。
3. 模型预训练：运行pre_train目录下的脚本，进行BERT模型的预训练。
4. 模型训练与评估：运行run_model_aug目录下的脚本，进行文本分类模型的训练和评估。
5. 模型融合预测：运行run_predict目录下的脚本，进行多模型融合预测。
6. 结果分析：分析模型训练过程中的日志和预测结果，评估模型性能。

注意，此项目为示例代码，需根据具体任务和数据集进行适当调整，代码中的参数设置、模型选择和数据预处理方式等，都要根据实际情况调整。

下载地址

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