如何使用BERT实现中文的文本分类（附代码）

最新推荐文章于 2025-06-21 10:33:33 发布
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#nlp #bert #machine learning #deep learning

本文介绍如何利用PyTorch实现BERT模型进行中文文本分类，详细讲解数据读取、特征转换、模型训练及测试的过程，提供代码示例，并分享了训练总结和经验。

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如何使用BERT模型实现中文的文本分类

前言

  1. Google官方BERT代码（Tensorflow）
  2. 本文章参考的BERT分类代码（Pytorch）
  3. 本文章改进的BERT中文文本分类代码（Pytorch）
  4. BERT模型介绍

Pytorch

readme

  • 请先安装pytorch的BERT代码，代码源见前言(2)
    pip install pytorch-pretrained-bert

参数表

data_dir bert_model task_name
输入数据目录 加载的bert模型，对于中文文本请输入’bert-base-chinese’ 输入数据预处理模块，最好根据应用场景自定义
model_save_pth max_seq_length* train_batch_size
模型参数保存地址 最大文本长度 batch大小
learning_rate num_train_epochs
Adam初始学习步长 最大epoch数

* max_seq_length = 所设定的文本长度 + 2 ，BERT会给每个输入文本开头和结尾分别加上[CLS]和[SEP]标识符，因此会占用2个字符空间，其作用会在后续进行详细说明。

算法流程

1. 概述

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使用BERT进行中文文本分类
AI天才研究院
08-15 1836
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 机器学习(ML)方法一直以来都是研究者们研究和开发的热点方向，并取得了巨大的成功。近年来随着深度神经网络(DNNs)在自然语言处理领域的火爆，基于神经网络的机器学习模型越来越多地被应用于处理中文文本数据。其中BERT(Bidirectional Encoder R
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一、Bert简介 BERT全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是google最新提出的NLP预训练方法，在大型文本语料库（如维基百科）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于我们关心的下游NLP任务（如分类、阅读理解）。 BERT优于以前的方法，因为它是用于预训练NLP的第一个**无监督，深度双向**系统，从名字我们能看出该模型两个核心特质：依赖于Transformer以及双向，同时它也是木偶动画《芝麻街》里面的角色，
微调BERT模型实现文本分类
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02-23 936
模型微调只是针对某种下游任务，针对性的强化模型的能力，但是微调之后的模型在泛化能力上有所下降。
Bert中文预训练模型（Bert-base-chinese）
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07-15 4902
该模型的主要作用是获取每个汉字的向量表示，后续通过微调可应用于各种简体和繁体中文任务。
bert-base-chinese
最新发布
mayaohao的博客
06-21 314
架构，能捕捉语句里每个词的前后依赖关系，更好理解中文文本语义。比如 “苹果” 在 “吃苹果”（水果含义 ）和 “苹果手机”（品牌产品含义 ）里，模型能结合上下文区分不同语义。是为中文 NLP 量身打造的 “基础工具”，让机器更好懂中文，还能快速用在各类任务里，帮企业 / 开发者高效搞中文语言处理应用，推动中文场景下人工智能服务发展～中文语义丰富，存在大量同义词、多义词，字词意思还依赖上下文，机器理解难度大。它是通用预训练模型，可通过。
二分类问题：基于BERT的文本分类实践！附完整代码
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03-14 6479
Datawhale作者：高宝丽，Datawhale优秀学习者寄语：Bert天生适合做分类任务。文本分类有fasttext、textcnn等多种方法，但在...
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彭伟的博客
01-20 2万+
Bert-用于短文本分类
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运行Bert开源框架 报错：`tensorflow.python.framework.errors_impl.DataLossError: Checksum does not match: stored 4283821441 vs. calculated on the restored bytes 2653108158` 报错：`tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError: Read fewer bytes than requested`
使用bert实现文本分类，写出代码
weixin_42607969的博客
01-09 259
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种自然语言处理模型，在文本分类中非常有效。 下面是使用 BERT 进行文本分类的示例代码： import transformers import torch # 加载 BERT 模型 model = transformers.BertModel.from_pretrain...
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构建一个基于BERT模型的中文文本情感分类项目是一个很有趣的项目！BERT是目前自然语言处理领域最先进的预训练模型之一，可以帮助你在情感分类任务上取得很好的效果。 以下是一些步骤和技术细节，可以帮助你开始这个...
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12-16 4626
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Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch 中文文本分类，Bert，ERNIE，基于pytorch，开箱即用。 介绍 模型介绍、数据流动过程：还没写完，写好之后再贴博客地址。 工作忙，懒得写了，类似文章有很多。 机器：一块2080Ti ， 训练时间：30分钟。 环境 python 3.7 pytorch 1.1 tqdm sklearn tensorboardX pytorch_pretrained_bert(预训练代码也上传了, 不需要这个库了) 中文数据集 我从中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。数据以字为单位输入模型。 类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。 数据集划分： 数据集 数据量 训练集 18万 验证集 1万 测试集 1万 更换自己的数据集 按照
手把手教 | 使用Bert预训练模型文本分类（内附源码）
数据派THU
03-12 1万+
作者：GjZero标签：Bert, 中文分类, 句子向量本文约1500字，建议阅读8分钟。本文从实践入手，带领大家进行Bert的中文文本分类和作为句子向量进行使用的教程。...
Bert中文文本分类
Toby的博客
12-27 2115
这是一个经典的文本分类问题，使用google的预训练模型BERT中文版bert-base-chinese来做中文文本分类。可以先在Huggingface上下载预训练模型备用。我使用的训练环境是。
bert 是单标签还是多标签 的分类_多标签文本分类 [ALBERT]（附代码）
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目前，中文多标签文本分类的方法主要有3种，今天我们来详细介绍及实践其中的一种，算法框架使用的是ALBERT。一、介绍此项目是在tensorflow版本1.14.0的基础上做的训练和测试。任务类型为中文多标签文本分类，一共有K个标签： 。标签两两之间的关系有的是independent，有的是non independent。模型的输入为一个sentence，输出为一个或者多个label。简单介绍一个...
基于BERT的文本分类——附-简单的示例代码
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*BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）**是一种预训练的自然语言处理模型，由Google于2018年提出。BERT通过在大规模文本语料上进行预训练，学习了深层次的语言表示，然后可以通过微调用于各种下游任务，包括文本分类。文本分类是一个常见的自然语言处理任务，它涉及将文本分为不同的类别或标签。
bert模型代码
03-08
### BERT 模型代码实现示例 #### 定义 BERT 类结构 为了构建 BERT 模型，定义了一个名为 `BERT` 的类继承自 PyTorch 的 `nn.Module`。该类初始化函数中包含了嵌入层、编码器堆栈以及用于分类和掩码语言建模的任务特定组件。 ```python import torch.nn as nn class BERT(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, hidden=768, n_layers=12, attn_heads=12, dropout=0.1): super(BERT, self).__init__() # 嵌入层负责处理输入序列并将其映射到高维空间中的向量表示 self.embedding = Embedding(vocab_size=vocab_size, embed_size=hidden) # 编码器由多个相同的子层组成，这些子层通过残差连接和层归一化来增强性能 self.encoder_layers = nn.ModuleList([ Encoder(hidden, attn_heads=heads, feed_forward_hidden=feed_forward_hidden, dropout=dropout) for _ in range(n_layers)]) # 下游任务所需的头部，例如分类或回归 self.cls_head = CLSHead(input_dim=hidden, output_dim=output_dim) def forward(self, x, segment_info=None): mask = (x > 0).unsqueeze(1).repeat(1, x.size(1), 1).unsqueeze(1) x = self.embedding(x, segment_info) for encoder_layer in self.encoder_layers: x = encoder_layer.forward(x, mask) return self.cls_head(x) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个基本版本的 BERT 架构[^2]。这里省略了一些细节性的参数设置以便于理解整体架构；实际应用时可以根据具体需求调整超参数配置。 #### 实现嵌入层 嵌入层的作用是对单词索引进行转换得到对应的词向量，并加入位置信息以保持顺序敏感度： ```python class Embedding(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size=768): super().__init__() self.token_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embed_size, padding_idx=0) self.position_embeddings = nn.Embedding(MAX_SEQ_LEN, embed_size) # MAX_SEQ_LEN 是最大序列长度 def forward(self, sequence, segments=None): batch_size, seq_len = sequence.shape position_ids = torch.arange(seq_len, dtype=torch.long, device=device).expand((batch_size, -1)) token_embeds = self.token_embeddings(sequence) pos_embeds = self.position_embeddings(position_ids) if segments is not None: seg_embeds = self.segment_embeddings(segments) embeddings = token_embeds + pos_embeds + seg_embeds else: embeddings = token_embeds + pos_embeds return embeddings ``` 这段代码实现了将输入文本转化为带有上下文感知能力的连续向量表征的功能。 #### 添加下游任务头 对于不同的自然语言处理任务，可以在基础模型之上附加专门设计的任务头来进行微调操作。比如，在问答系统里可能会添加一个多标签分类器作为输出端口之一。 ```python class CLSHead(nn.Module): """CLS Head""" def __init__(self, input_dim, num_labels): super(CLSHead, self).__init__() self.dense = nn.Linear(input_dim, config.hidden_size) self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob) self.out_proj = nn.Linear(config.hidden_size, num_labels) def forward(self, features, **kwargs): x = features[:, 0, :] # 只取第一个token即[CLS]的位置 x = self.dropout(x) x = self.dense(x) x = torch.tanh(x) x = self.dropout(x) x = self.out_proj(x) return x ``` 此部分代码描述了针对某些特定NLP任务而定制化的网络顶层结构的设计思路[^3]。
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