【源码】基于Python和BERT的文本分类系统

项目简介

这是一个基于Python的文本分类系统，借助深度学习模型（特别是BERT模型）开展文本情感分析或分类工作。系统支持多种池化策略和损失函数，具备数据预处理、模型训练、评估和预测等完整流程，还提供对抗性攻击和恢复工具以评估模型鲁棒性。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：可对文本数据进行分词、编码、填充等预处理操作，使数据符合模型输入要求。
2. 模型训练与评估：支持基于BERT的文本分类模型训练，有多种池化策略和损失函数可供选择。能计算准确率、F1分数等指标来评估模型性能。
3. 对抗性攻击与恢复：提供Fast Gradient Method（FGM）和Projected Gradient Descent（PGD）等对抗性攻击工具，具备恢复模型参数的功能，用于评估模型鲁棒性。
4. 标签平滑与损失函数：支持标签平滑技术，避免模型对预测结果过于自信。提供多种损失函数（包含Focal Loss）处理类别不平衡问题。
5. 数据生成与可视化：支持生成训练和测试数据，提供可视化工具展示标签间关联性和模型性能。

安装使用步骤

1. 安装依赖：安装PyTorch、transformers等依赖库。
2. 准备数据：准备训练和测试数据集，确保数据格式符合系统要求。
3. 预处理数据：用系统工具对数据进行分词、编码等预处理。
4. 训练模型：选择合适的池化策略和损失函数，使用系统工具进行模型训练。
5. 评估模型：在验证集和测试集上评估模型性能并记录结果。
6. 进行预测：用训练好的模型对新文本数据分类或进行情感分析。
7. 对抗性攻击与恢复：若有需要，使用系统工具对模型进行对抗性攻击并尝试恢复模型参数。

注意：以上步骤为简化概述，具体实现细节需根据项目需求和系统配置调整。

下载地址

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