昇思25天打卡营-mindspore-ML- Day24-基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别
学习笔记:基于MindSpore实现BERT对话情绪识别
算法原理
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google于2018年开发的一种预训练语言表示模型。BERT的核心原理是通过在大量文本上预训练深度双向表示,从而捕捉丰富的语言特征。BERT模型采用了Transformer中的Encoder结构,并引入了Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)两种任务来增强模型的语言理解能力。
- Masked Language Model (MLM):在训练时,随机选择一部分单词并将其替换为特殊的[Mask]标记,模型需要预测这些被掩盖的单词。
- Next Sentence Prediction (NSP):模型需要判断两个句子是否是顺序的关系。
BERT预训练完成后,可以对下游任务进行Fine-tuning,如文本分类、问答系统等。
算法应用范围
BERT模型广泛应用于自然语言处理的多个领域,包括但不限于:
- 文本分类
- 问答系统
- 命名实体识别
- 情感分析
- 机器翻译
这里BERT被应用于对话情绪识别(Emotion Detection),即识别文本中的情绪倾向,如积极、消极和中性。
代码实现步骤
- 环境配置:安装MindSpore和mindnlp库,确保版本兼容。
- 数据准备:下载并解压数据集,数据集是经过分词预处理的机器人聊天数据,包含情绪标签和对应的文本。
- 数据预处理:定义
SentimentDataset类来加载和处理数据,将文本转换为模型可接受的格式。 - 模型构建:使用
BertForSequenceClassification构建BERT模型,加载预训练权重,并设置为三分类问题。 - 训练配置:设置自动混合精度来加速训练,定义优化器和评价指标。
- 训练过程:实例化训练器,开始训练过程,并在每个epoch后保存模型的checkpoint。
- 模型评估:使用验证集对模型进行评估,记录准确率。
- 模型推理:加载最佳模型,对测试集或自定义数据进行情绪预测。
数据集内容
数据集由百度飞桨团队提供,包含已标注的机器人聊天数据,数据格式为两列,用制表符分隔:
- 第一列:情绪分类的类别(0表示消极;1表示中性;2表示积极)
- 第二列:以空格分词的中文文本
数据集包含训练集、验证集、测试集和推理集,文件分别为train.tsv、dev.tsv、test.tsv和infer.tsv。
总结
本文档给出了BERT模型的原理和应用,以及如何使用MindSpore框架实现对话情绪识别任务。从数据准备到模型训练、评估和推理,整个过程提供了一个完整的机器学习项目实践。
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