昇思25天学习打卡营第8天|基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别

最新推荐文章于 2025-12-15 15:14:09 发布
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#学习 #bert #人工智能

通过 BertForSequenceClassification 构建用于情感分类的 BERT 模型，加载预训练权重，设置情感三分类的超参数自动构建模型。后面对模型采用自动混合精度操作，提高训练的速度，然后实例化优化器，紧接着实例化评价指标，设置模型训练的权重保存策略，最后就是构建训练器，模型开始训练。

预训练完成后，BERT将保存其嵌入表和Transformer的权重（基础版12层，大型版24层）。预训练好的BERT可用于微调后续任务，如文档分类、相似性评估和理解阅读等。

在对话情绪检测方面，侧重于判断智能对话中用户的情绪状态，对用户文本的情绪类型进行自动分类并提供置信度评估，包括正面、负面和中性等情绪类别。

mindspore BERT实现对话情感识别
m0_73546954的博客
07-01 958
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。
利用bert进行文本分类
开开_王子的博客
01-13 7051
1、任务及数据集描述 实现利用bert预训练模型进行中文新闻分类，使用的数据集情况： 其中，train.txt, dev.txt, test.txt内容格式为每一行为“内容 Tab 标签”： class.txt内容为10类的新闻标签，如上面的0就代表finance这一类。 2、bert模型准备 （1）下载bert中文预训练模型chinese_L-12_H-768_A-12，解压后里面包含5个...
教你用MindSpore实现Bert
Kenji_Shinji的博客
09-05 1263
Bert主体的网络结构定义在src/bert_model.py内，生成数据集的相关代码在src/dataset.py中，src/ finetune_eval_model.py内存放了finetune相关的网络改造代码，src/bert_for_pre_training.py和src/bert_for_finetune.py封装放了训练相关的类，src/config.py中存放了配置信息。使用时通过运行脚本中的命令行入参来选中相应的优化器和模型尺寸，特定需求的优化器参数或模型尺寸可以自行修改此文件。
昇思25天学习打卡营第17天|基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别
pblh123的专栏
07-11 1178
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由谷歌在2018年提出.对话情绪识别是一种先进的人工智能技术，它通过自然语言处理和深度学习技术来分析对话中的情绪状态
昇思MindSpore学习总结十七 —— 基于MindSpore通过GPT实现情感分类
qq_41566819的博客
07-21 1153
以便在使用MindSpore和MindNLP进行深度学习任务时能使用各种功能，比如数据集处理、模型训练、评估和回调功能。 3、加载IMDB数据集 并将其分为训练集和测试集。函数会返回一个包含数据集各个部分的字典，然后你可以通过键 和 来访问相应的数据。 用于返回数据集中包含的样本数量。这个方法的返回值通常是一个整数，表示训练集中有多少个样本。 将输入文本数据进行tokenization，并根据设备类型选择不同的批处理方式。如果需要，还可以对数据集进行打
昇思25天学习打卡营第15天|基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别
Wayne的优快云博客
07-10 1326
MindSpore-BERT
昇思25天学习打卡营第十五天|基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别
weixin_42553583的博客
07-08 1155
BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。模型是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构，因此一定要熟练掌握Transformer的Encoder的结构。
昇思25天学习打卡营第17天 | 基于MindSpore实现BERT对话情绪识别
qq_31254435的博客
07-19 1394
昇思25天学习打卡营第17天 | 基于MindSpore实现BERT对话情绪识别
昇思25天学习打卡营第25天|基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别
gpsicp的博客
07-18 1102
与Masked Language Model任务相比，Next Sentence Prediction更简单些，训练的输入是句子A和B，B有一半的几率是A的下一句，输入这两个句子，BERT模型预测B是不是A的下一句。对话情绪识别（Emotion Detection，简称EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪，针对智能对话场景中的用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度，情绪类型分为积极、消极、中性。2表示积极），第二列是以空格分词的中文文本，如下示例，文件为 utf8 编码。
《昇思25天学习打卡营第10天|基于Mindspore实现 BERT对话情绪识别》
u010185392的博客
07-04 1854
BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。模型是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构，因此一定要熟练掌握Transformer的Encoder的结构。
昇思25天学习打卡营第14天 | 基于MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别
cftang9999的专栏
07-02 1024
BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。模型是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构，因此一定要熟练掌握Transformer的Encoder的结构。
NLP系列（2）文本分类（Bert）pytorch
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对于 Bert 模型来说，用于文本分类是最常见的，并且准确率也很高。本文将会对Bert 模型用于文本分类来做详细的介绍。
MindSpore21天实战营(2)：基于BERT实现中文新闻分类实战
Kenji_Shinji的博客
07-22 1481
转载地址：MindSpore21天实战营(2)：基于BERT实现中文新闻分类实战_MindSpore_昇腾论坛_华为云论坛 作者：胡琦 “ModelArts + MindSpore”实战BERT中文新闻分类 Copy攻城狮人狠话不多，学AI就到huaweicloud.ai,和“MM”一起玩转AI。 前言 大家好，我是Copy攻城狮胡琦，有幸参与华为业界首个全场景AI实战营。今天是MIndSpore 21天实战营的第二次课，光接触的名词就已经碉堡了--一站式AI开发平台ModelArts、全栈全场景
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xi_xiyu的博客
07-26 752
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单电源运放是指仅使用单一电源电压（例如，+5V）和地（0V）作为电源供给的运放。也就是说，它只需要一个正电压和地作为参考电压，而不需要负电压。
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2301_79965178的博客
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摘要：本文详细介绍了Kamailio SIP服务器的架构与配置。Kamailio是一款支持高并发、多协议的高性能SIP服务器，采用模块化设计，包含150多个功能模块。文章从配置文件结构（全局参数、模块设置、路由区块）入手，深入解析其多进程模型、Epoll多路复用机制、共享内存和锁定系统等底层实现。重点阐述了Kamailio处理SIP消息的完整流程，包括请求/响应处理、进程间通信等核心机制，并展示了通过kamcmd命令查看进程状态的实践示例。
后端springboot框架入门学习--第一篇
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m0_65853019的博客
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基于 BERT 算法的对话意图识别（情绪识别）研究
06-05
### 基于 BERT 的对话意图识别与情绪检测研究方法和实现 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，通过双向Transformer架构在大量文本数据上进行训练，能够捕捉上下文中的语义信息[^3]。以下是基于 BERT 算法进行对话意图识别和情绪检测的研究方法和实现： #### 1. 数据准备 为了训练一个基于 BERT 的对话意图识别或情绪检测模型，需要准备高质量的标注数据集。这些数据集通常包括以下内容： - 对话历史：包含用户输入的历史记录。 - 标签：每个对话样本对应的意图标签或情绪标签。 例如，可以使用公开的对话数据集如 DSTC（Dialog State Tracking Challenges）或 EmotionPush 数据集来构建训练集[^4]。 #### 2. 模型架构 基于 BERT 的模型可以通过微调（Fine-tuning）实现特定任务的目标。以下是一个典型的架构设计： - **输入层**：将对话历史和当前输入拼接为一个序列，并添加特殊标记（如 [CLS] 和 [SEP]）以区分不同部分。 - **BERT 层**：加载预训练的 BERT 模型，用于提取输入序列的语义表示。 - **分类层**：在 BERT 输出的基础上添加一个全连接层，用于预测意图或情绪类别。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification # 加载预训练的 BERT 模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=5) # 示例输入 text = "I am feeling very happy today." inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) # 获取模型输出 outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits predicted_class = torch.argmax(logits, dim=-1) ``` #### 3. 微调过程 微调是指在预训练的 BERT 模型基础上，针对具体任务进行进一步训练。以下是关键步骤： - **损失函数**：使用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）来优化模型参数。 - **优化器**：推荐使用 AdamW 优化器，结合学习率调度策略（如线性衰减）。 - **超参数调整**：调整学习率、批量大小等超参数以获得最佳性能。 #### 4. 性能评估 在完成模型训练后，可以通过以下指标评估其性能： - **意图识别**：准确率（Accuracy）、F1 分数等。 - **情绪检测**：混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）等。 #### 5. 应用场景 基于 BERT 的对话意图识别和情绪检测模型可以应用于多种实际场景，例如： - 聊天机器人：根据用户输入识别意图并生成合适的回复。 - 客户支持系统：分析用户情绪并提供个性化服务。 - 社交媒体监控：检测用户情绪变化以进行舆情分析。 ### 注意事项 尽管 BERT 在自然语言处理任务中表现出色，但在实际应用中仍需注意以下问题： - 数据质量对模型性能有显著影响，因此需要确保标注数据的准确性和多样性。 - BERT 模型参数量较大，可能导致推理阶段计算资源消耗较高，可通过量化或剪枝技术优化性能[^5]。
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