使用Bert和通用句子编码进行文本分类的Spark-NLP实践

最新推荐文章于 2025-11-23 20:02:07 发布
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本文展示了如何利用Bert和通用句子编码在Spark-NLP中构建文本分类模型。首先安装必要的库，接着下载预训练模型，创建Spark会话并加载数据。然后对文本进行预处理，使用Bert嵌入和通用句子编码器获取特征向量。通过划分数据集，训练逻辑回归分类器，并评估模型在测试集上的准确性。

在自然语言处理（NLP）中，文本分类是一个常见且重要的任务，它可以帮助我们将文本数据分为不同的预定义类别。本文将介绍如何使用Bert（一种预训练的深度学习模型）和通用句子编码（Universal Sentence Encoder）来构建一个文本分类模型，并展示如何在Spark-NLP中实现。

首先，我们需要安装并导入所需的库。确保你已经安装了Spark-NLP和TensorFlow，可以使用以下命令进行安装：

!pip install spark-nlp==3.0.3
!pip install tensorflow==2.4.0

接下来，我们将从Spark-NLP中导入所需的类和方法：

from sparknlp.base import *
from sparknlp.annotator import *
from sparknlp
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