【源码】基于PyTorch和Transformers的对话情感探测系统

项目简介

本项目是对话情感探测任务的解决方案，把该任务拆分为文本分类和时间序列预测两个子任务，运用预训练模型和时序预测模型进行拟合。通过融合两种模型的预测结果，最终取得0.7544的f1值以及0.826的准确率，还获得了比赛第一名。

项目的主要特性和功能

1. 双任务分解：将对话情感探测任务分解为文本分类和时间序列预测两个子任务，分别用预训练模型和时序预测模型拟合。
2. 模型融合：结合两个子任务的预测结果，提升预测准确性。
3. 微调预训练模型：微调roberta、bert、electra三个模型，并与gru、transformer - encoder结合，获得较好的f1值和准确率。
4. 时序预测模型：采用GRU和Transformer - Encoder模型进行时间序列预测，以精准预测对话情感变化。

安装使用步骤

1. 安装依赖库： bash pip install torch transformers
2. 数据处理： 依据要处理的数据集路径，运行数据处理脚本，生成训练和验证用的数据集。
3. 模型训练： 使用提供的训练脚本，按配置文件中的参数训练模型。示例： bash python train.py --config config.json
4. 模型评估： 用测试脚本评估模型性能，并保存预测结果。示例： bash python evaluate.py --model_path ./models/best_model.pth --data_path ./data/test.csv
5. 结果分析： 分析模型预测结果，按需进一步处理和分析。

注意：使用本项目代码前，要确保已正确安装所有依赖库，并根据实际情况调整代码中的配置参数。

下载地址

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