6、文本分类：微调Transformer模型实现情感分类

zero1

于 2025-09-10 09:50:58 发布

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分类专栏：解密Transformer：从理论到实践文章标签：情感分类 Transformer 微调

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在情感分类任务中，愤怒和恐惧常常会与悲伤混淆，这与我们在可视化嵌入时的观察结果一致。此外，爱和惊讶也经常被误认为是喜悦。

为了获得更优的分类性能，我们可以采用微调方法。不过，需要注意的是，微调需要更多的计算资源，如GPU，若所在组织没有这些资源，基于特征的方法是传统机器学习和深度学习之间的一个不错折衷方案。

在微调方法中，我们不将隐藏状态作为固定特征，而是对其进行训练。这要求分类头是可微的，因此通常使用神经网络进行分类。训练作为分类模型输入的隐藏状态，有助于避免处理可能不适合分类任务的数据问题，使初始隐藏状态在训练过程中自适应，以降低模型损失并提高性能。

我们需要一个预训练的DistilBERT模型，这里使用 AutoModelForSequenceClassification 而不是 AutoModel ，因为前者在预训练模型输出之上有一个分类头，可与基础模型一起轻松训练。代码如下：

from transformers import AutoModelForSequenceClassification
num_labels = 6
model = (AutoModelForSequenceClassification
         .f