【源码】基于PyTorch和BERT的中文文本分类系统

项目简介

本项目基于PyTorch和BERT模型开发，借助先进自然语言处理技术与深度学习算法，实现对中文文本数据的自动分类。适用于社交媒体分析、新闻报道分类、评论情感分析等场景。

项目的主要特性和功能

主要特性

• 采用BERT模型进行文本分类，支持二分类和多分类任务。
• 模型实现灵活，除使用HuggingFace的BertForSequenceClassification，还手动实现BertModel + FC层，便于自定义模型结构。
• 提供多种模型实验，如BERT+FC、BERT最后四层concat+maxpooling、BERT+CNN等。
• 支持苏神的中文评论情感二分类数据集，也可自定义数据集。

功能模块

• 数据处理模块：包含数据清洗、预处理和数据集划分。
• 模型训练模块：支持多种深度学习模型，可自定义训练参数并记录日志。
• 模型评估模块：提供多种评估指标，支持模型性能可视化展示。
• 预测服务模块：具备文本分类预测功能，支持批量预测和实时预测。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.8及以上版本。
• 安装PyTorch 1.7.0和Transformers 4.5.1。
• 安装NumPy、Pandas等其他依赖库。

下载预训练模型

• 下载哈工大的预训练模型：git clone https://huggingface.co/hfl/chinese-bert-wwm。

数据准备

• 准备数据集，并进行数据清洗和预处理。

模型训练

• 运行src/train.py进行模型训练。
• 可按需修改train.py中的模型配置。

模型评估

• 使用提供的评估脚本对训练好的模型进行性能评估。

预测服务

• 运行预测脚本进行文本分类预测。
• （可选）集成API接口并提供用户交互界面。

下载地址

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