深度学习(十二)-基于 Bert 的情感分析

最新推荐文章于 2025-06-21 10:33:33 发布
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#pytorch #bert #情感分析

本文介绍了如何使用PyTorch实现基于BERT的情感分析。通过加载预训练的bert-base-chinese模型，处理中文数据，利用BertForSequenceClassification进行训练和测试。数据处理涉及分词和向量化，优化器采用BertAdam，模型训练和测试过程简洁明了。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

   B E R T （ B i d i r e c t i o n a l E n c o d e r R e p r e s e n t a t i o n s f r o m T r a n s f o r m e r s ） BERT（BidirectionalEncoderRepresentations fromTransformers） BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers） 是 G o o g l e Google Google 开发的一种 n l p nlp nlp 领域的预训练语言表示模型， B E R T BERT BERT在11项 N L P NLP NLP 任务中刷新了记录， G o o g l e Google Google 在11月份开源了 b e r t bert bert 的代码，同时发布了多种语言版本的模型。 B e r t Bert Bert 的出现彻底改变了预训练产生词向量和下游具体NLP任务的关系。针对 b e r t bert bert 的概念，网上各种介绍，讲的我也有点脑壳儿痛，为了不误导各位看官，这里就麻烦各位自己去看看其他博客和论文了，我们这里主要浅显的讲解一下分类应用。
   G o o g l e Google Google 官方的 B E R T BERT BERT 源码为 T e n s o r f l o w Tensorflow Tensorflow 的，所以网上比较多的是使用 T e n s o r f l o w Tensorflow Tensorflow 的应用，由于我并不是很懂 T e n s o r f l o w Tensorflow Tensorflo

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【机哥】基于深度学习的情感分析系统
走向CTO的路上...
07-08 1028
学术会议和期刊：关注机器学习、自然语言处理和人工智能领域的顶级会议和期刊，如ACL、EMNLP、IJCAI、NeurIPS、ICML、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence等。基于深度学习的情感分析系统是一种利用深度学习技术来识别和分类文本情感的方法。深度学习框架和库的官方文档：许多深度学习框架和库（如TensorFlow、PyTorch、Keras）提供了官方文档和示例代码，可以帮助你了解情感分析系统的实现方法。
情感分析系列（四）——使用BERT进行情感分析
⚡
11-01 5825
使用BERT进行情感分析
【深度学习】基于BERT模型的情感分析（附实战完整代码+数据集）
aaaa_hsjsueu的博客
02-15 2万+
情感分类是一个快速发展的研究领域，尽管众多模型和数据集在二分类任务中显示出很高的准确性，但细粒度的情感分类任务仍然是一个很大改进空间的领域。分析SST-5数据集，Munikar等人的先前工作表明，嵌入工具BERT允许使用简单的模型来实现最新的准确性。
BERT实现情感分析.
09-18
BERT模型的原理，并采用keras微调BERT实现了情感分析。BERT作为一个目前热门的预训练模型，其效果突出，在文本特征提取阶段均可采用该模型，再根据具体的业务场景对损失函数进行修改即可实现对应的模型搭建。当然在使用keras-bert之前建议读者务必弄清楚其原理，毕竟知其然还需知其所以然。
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。
Bert 实现情感分析任务
hawk2014bj的博客
05-08 2213
Bert 模型比之前的 Transformer 模型实现的情感分析效果要好，但是BERT 只是实现了 Encoder Layer，如果需要做更复杂的任务还需要 Decoder Layer，例如翻译，对话等等。表示与每个Token关联的实际内容，当 Q 对应的Token被认为是重要的，相应的值就会在输出中获得更多的关注，V决定了自注意力的输出。Q 在自注意力层中代表当前词，Q 帮助模型理解在特定上下文中哪些信息是重要的，可以理解为：问那一个词在句子中是需要关注的。本文通过微调 BERT 实现情感分析。
基于BERT的情感分析模型
毕业作品网站
07-26 9193
目录 基于BERT的情感分析模型 1 一、 基于Transformer的词向量表示 1 各个词对 it 编码影响程度示意图 4 二、 数据收集及预处理 5
基于 BERT 实现的情感分析(文本分类)----概念与应用
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西小庄村高伟 的博客
11-17 3万+
一文详解Bert的发展由来，及如何使用Bert模型实现情感分析(文本分类任务)
人工智能-情感分析-多模态情感分析-基于BERT+ResNet的多种融合方法
09-23
本项目标题为“人工智能-情感分析-多模态情感分析-基于BERT+ResNet的多种融合方法”，明确指出其研究范围和核心方法。项目利用了两种前沿技术：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和...
基于bert-wmm的微博评论情感分析
02-25
【标题】"基于BERT-WWM的微博评论情感分析"是一个深度学习项目，旨在利用预训练模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的Whole Word Masking（WWM）变体来理解和分析微博评论中的情感...
多模态人工智能实验-基于BERT+ResNet的5种融合方法实现多模态的情感分析项目python源码+说明文档.zip
12-03
多模态人工智能实验-基于BERT+ResNet的5种融合方法实现多模态的情感分析项目python源码+说明文档 【项目介绍】 这个项目是一个基于BERT和ResNet50的多模态情感分析项目。它实现了5种不同的融合方法，包括两种简单的...
基于深度学习的情感分析
数据之心-小赵
03-31 1万+
深度学习的情感分析 基于机器学习与深度学习方法的情感分析算法实现与对比，包括决策树，贝叶斯，KNN, SVM ,MLP, CNN, LSTM实现。 预处理： 1.语料电影评论，训练集合20000（正向10000，负向10000）电影评论，测试集合20000（正向3000，负向3000）2、语料处理使用jieba进行分词3、输入向量化使用预先训练的wordvector.bin文件进行向量化对于...
使用BERT进行情感分析
weixin_41089007的博客
12-28 4420
年前最后一篇，就写个自己使用BERT的流程步骤，提前祝大家新年快乐~ ## STEP1：构建模型 class Config(object): """配置参数""" def __init__(self, dataset): self.model_name = 'bert' self.train_path = dataset + '/data/tr...
【Python项目】基于深度学习的中文情感分析系统
Dyan_csdn的博客
11-26 557
这些问题的存在是因为传统的管理方法已无法满足当前的需求，需要通过信息化手段来加以改进，而不是说传统的线下管理方法完全无效，信息化手段可以完全替代；第三，在确定了前两个方向后，我们需要针对信息化软件设定具体的目标，如果不受地域和设备限制，可以考虑采用B/S架构的设计模式，这样只要有网络和浏览器，就可以随时随地解决问题。信息技术的普及和发展不断推动着社会向前发展，对于传统制造业而言，信息化的融入能够彻底革新其业务流程和成本结构，实现成本降低和效率提升的企业目标。
mindspore BERT实现对话情感识别
m0_73546954的博客
07-01 932
最后从结果可以看出推理的结果不一定很准。可能与学习训练的语料有关。一些基本的通用的预测还是很好的。以上就是一个基于bert预训练模型和在数据集上微调的情感分类任务的实现。还是比较简单的分类任务。现在通用的语言模型，应该是可以判断出具体的情绪，而不是简单的积极消极。
综述：基于深度学习的情感分析
weixin_43972621的博客
10-19 2万+
近年来，深度学习有了突破性发展，NLP 领域里的情感分析任务逐渐引入了这种方法，并形成了很多业内最佳结果。本文中，来自领英与伊利诺伊大学芝加哥分校的研究人员对基于深度学习的情感分析研究进行了详细论述。 目录 一、摘要 二、介绍 三、神经网络 四、深度学习 五、词嵌入 六、自动编码器和去噪自动编码器 七、卷积神经网络 八、循环神经网络 九、LSTM网络 十、基于注意力机制...
深度学习 情感分析_使用深度学习进行情感分析
weixin_26752765的博客
09-07 6962
深度学习 情感分析 介绍 (Introduction) The growth of the internet due to social networks such as Facebook, Twitter, Linkedin, Instagram etc. has led to significant users interaction and has empowered users to ex...
毕业设计：基于深度学习的电影评论情感分析系统
2301_79555157的博客
02-18 2817
毕业设计：基于深度学习的电影评论情感分析系统利用自然语言处理和深度学习技术，能够自动分析和分类用户对电影的情感倾向。通过分析用户在社交媒体和在线平台上的评论，该系统能够准确判断评论中的情感是正面、负面还是中性的，帮助电影制片商更好地了解观众对电影的喜好和反馈。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。
深度学习实战（五）—— bert情感分析
qq_54121895的博客
03-21 1202
这里数据提取器中要进行训练集和验证集的划分，取20%作为验证集# 数据集self.X = xreturn self.X[item], self.Y[item] # 数据集一般不让返回str， 要写在字典中，或者转为矩阵。# 数据生成器x, label = read_txt_data(path) # 读取数据集# 数据集没有划分，所以要分割训练集和验证集，valSize为验证集的比例20%文本要先进行分词，得到三个部分传进bert# 模型。
【深度学习】基于BERT模型的情感分析
04-29
<think>好的，用户想了解如何使用BERT模型进行情感分析，需要教程和代码示例。首先，我得回顾之前提供的引用内容，特别是引用[3]，里面详细列出了步骤，包括预处理、编码、分类、训练和部署。用户可能希望看到具体的实现步骤和代码，所以需要把这些步骤转化为实际的代码示例。 接下来，我需要确定使用哪个框架。通常BERT会用Hugging Face的Transformers库，因为它提供了预训练模型和方便的接口。Python代码示例应该包括安装必要的库，比如transformers和datasets，然后加载预训练模型和分词器。 数据预处理部分，用户可能需要一个示例数据集，比如IMDB影评数据集。加载数据后，展示如何用BERT的分词器处理文本，包括截断和填充。然后构建数据集和数据加载器，这里可以用TensorFlow或PyTorch，根据用户的背景选择。不过考虑到通用性，可能用PyTorch更合适，因为引用中的示例也是用Python。 模型构建方面，需要加载BERT模型并添加分类层。需要解释如何在BERT的基础上加一个全连接层来做二分类。然后定义训练参数，比如学习率、优化器、损失函数等。训练循环部分要展示如何迭代数据，计算损失和反向传播。 评估部分，需要展示准确率计算，并在测试集上验证模型性能。最后，提供一个使用模型进行预测的示例，让用户看到实际应用。 同时，用户的问题可能还涉及最佳实践，比如使用预训练模型、适当调整超参数、数据增强等，这些应该在注意事项里提到。此外，相关问题的生成需要覆盖教程的不同方面，比如步骤、优化方法、数据预处理、比较其他模型等，帮助用户深入探索。 需要检查代码是否正确，确保分词器的使用正确，模型结构正确，训练循环没有错误。还要注意使用中文解释，保持结构清晰，分步骤说明。确保LaTeX格式正确，变量用$...$，独立公式用$$...$$。最后，添加引用标识，但根据用户给的引用，可能引用[^3]比较多，因为直接相关。</think>以下是如何使用BERT模型进行情感分析的完整教程和代码示例，包含关键步骤说明和最佳实践： --- ### 一、实现步骤与代码示例 #### 1. 环境准备 ```python !pip install transformers datasets torch ``` #### 2. 加载预训练模型与分词器 ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2) # 二分类任务 ``` #### 3. 数据预处理（以IMDB影评数据集为例） ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('imdb') train_texts = dataset['train']['text'][:1000] # 示例取前1000条 train_labels = dataset['train']['label'][:1000] # 分词与编码 encodings = tokenizer( train_texts, padding=True, truncation=True, max_length=512, return_tensors='pt' ) # 构建数据集 class ReviewDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, encodings, labels): self.encodings = encodings self.labels = labels def __getitem__(self, idx): item = {key: val[idx] for key, val in self.encodings.items()} item['labels'] = torch.tensor(self.labels[idx]) return item def __len__(self): return len(self.labels) train_dataset = ReviewDataset(encodings, train_labels) ``` #### 4. 模型训练 ```python from transformers import Trainer, TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, logging_dir='./logs', ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) trainer.train() ``` #### 5. 预测推理 ```python def predict_sentiment(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) outputs = model(**inputs) probabilities = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1) return "Positive" if torch.argmax(probabilities) == 1 else "Negative" print(predict_sentiment("This movie is absolutely wonderful!")) # 输出: Positive ``` --- ### 二、关键数学原理 情感分类任务可形式化为： $$P(y|x) = \text{softmax}(W \cdot h_{\text{[CLS]}} + b)$$ 其中$h_{\text{[CLS]}}$是BERT输出的CLS令牌的隐藏状态，$W \in \mathbb{R}^{2 \times 768}$为分类层权重矩阵[^3]。 --- ### 三、最佳实践 1. **预训练模型选择**：根据任务复杂度选择`bert-base`或`bert-large` 2. **超参数调优**：学习率建议在$2e^{-5}$到$5e^{-5}$之间 3. **数据增强**：通过反向翻译、同义词替换提升泛化能力 4. **混合精度训练**：使用`fp16=True`参数加速训练 ---
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