【源码】基于PyTorch的BERT情感二分类系统

项目简介

本项目借助PyTorch框架构建了一个BERT情感二分类系统，运用深度学习模型对文本进行情感分析，能够判断文本的情感倾向是正面还是负面。项目采用预训练的RoBERTa模型，具备训练和测试功能，同时支持多GPU并行计算，有效提升了模型训练与推理的效率。

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（chinese_roberta_wwm_ext_pytorch）开展情感分类，需手动下载config.json和pytorch_model.bin模型文件并放置在指定目录。
2. 多GPU支持：可通过设置gpu_ids参数指定使用的GPU设备，实现多GPU并行训练。
3. 模型评估：提供simple_accuracy函数计算模型准确率，acc_and_f1函数计算模型的准确率和F1得分，以便全面评估模型性能。
4. 环境要求：项目依赖于PyTorch 1.5.0、CUDA 10.1、Python 3.6.9和transformers 3.2.0。

安装使用步骤

环境配置

• 确保已安装Python 3.6.9。
• 安装PyTorch 1.5.0和CUDA 10.1。
• 执行pip install transformers==3.2.0安装transformers库。

下载预训练模型

• 从指定源下载RoBERTa预训练模型（chinese_roberta_wwm_ext_pytorch）。
• 将下载的config.json和pytorch_model.bin模型文件放置在model/bert/chinese_roberta_wwm_ext_pytorch目录下。

运行项目

• 以run.py作为程序入口。
• 通过设置do_prediction参数选择训练或测试模式。
• 若有多块GPU，可通过设置gpu_ids参数指定使用的GPU设备，如gpu_ids = "1,2,3"。

模型评估

• 使用simple_accuracy函数计算模型的准确率。
• 使用acc_and_f1函数计算模型的准确率和F1得分，全面评估模型性能。

按照以上步骤，即可成功运行并评估本项目的BERT情感二分类系统。

下载地址

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