基于 Transformer RoBERTa的情感分类任务实践总结

在自然语言处理（NLP）领域，情感分类是一项基础且重要的任务，旨在判断文本表达的情感倾向，如正面或负面。本文将对一段使用 Transformer 模型进行情感分类的 Python 代码进行总结，代码涵盖了从数据集加载、数据预处理、模型训练到评估的完整流程，为相关研究和实践提供参考。
一、环境配置
设置 Hugging Face 模型下载的镜像地址os.environ[“HF_ENDPOINT”] = “https://hf-mirror.com”，以提高模型下载速度。
二、模型与数据配置
模型与标签设定：指定使用roberta-base模型（也可替换为其他合适的模型，如roberta-large或distilroberta-base），并根据情感分类任务通常为二分类的特点，设置标签数量NUM_LABELS = 2。
数据集加载与划分：通过load_dataset(“imdb”)加载 IMDB 影评数据集，并将其划分为训练集train_dataset和测试集test_dataset。
数据预处理：加载与模型对应的分词器tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)，并定义preprocess_function函数对文本进行分词和截断处理，然后使用map方法将该函数应用于训练集和测试集，实现数据的批量预处理。
数据整理器：创建DataCollatorWithPadding对象data_collator，用于在训练和评估过程中对数据进行填充，使每个批次的数据具有相同长度。
三、模型加载与训练配置
模型加载：使用AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained方法加载预训练的模型，并指定标签数量，以便模型适应情感分类任务。
评价指标定义：定义compute_metrics函数，用于计算模型评估时的准确率（accuracy_score）和 F1 值（f1_score），以衡量模型性能。
训练参数设置：通过TrainingArguments类配置训练过程的各项参数，包括输出目录、评估和保存策略、学习率、批次大小、训练轮数、权重衰减、热身比例、日志目录及步数等，并设置在训练结束