豆瓣评分预测（如何用自己的数据集进行文本分类）——基于pytorch的 BERT中文文本分类，超详细教程必会！_pytorch transformers albert 文本分类

代码：

TextClassifier文件夹下包含三个主要的函数以及models和bert_pretrian文件夹，models文件夹下包含bert.py以及ernie.py，bert_pretrian文件夹中包含预训练模型。bert.py以及ernie.py里面可以设置模型以及训练参数。run.py为主函数，在这里设置参数，进行模型训练。train_eval.py里面是写好定的具体训练函数。通过predict.py进行数据分类预测。

具体代码分析且看下文分解！！！

TextClassifier
├── models
│   ├── bert.py    # bert模型
│   └── ernie.py  # ernie模型

├── bert_pretrain   #预训练模型
│   ├── bert_config.json    
│   ├── pytorch_model.bin     
│   └── vocab.txt

├── run.py

├── predict.py
└── train_eval.py

算法流程：

二、文本处理

1.加载数据

由于豆瓣数据为DMSC.csv格式，所以我们通过pd.read_csv函数读取数据，该函数是用来读取csv格式的文件，将表格数据转化成dataframe格式。

#读取数据
data = pd.read_csv('DMSC.csv')
#观察数据格式
data.head()
#输出数据的一些相关信息
data.info()
#只保留数据中我们需要的两列：Comment列和Star列
data = data[['Comment','Star']]
#观察新的数据的格式
data.head()
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输出结果：

2. 文本预处理

由于一开始送训练数据进入BERT时，提示出现空白字符无法转换以及label标签范围不符合的问题，所以再一次将数据进行预处理，将空白去除以及标签为评分减一。

def clear_character(sentence):
    new_sentence=''.join(sentence.split()) #去除空白
    return new_sentence
data["comment_processed"]=data['Comment'].apply(clear_character)
data['label']=data['Star']-1
data.head()
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输出结果：

3.划分训练集和测试集

通过train_test_split()函数进行数据集的划分。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data[['comment_processed','label']]
test_ratio = 0.2
comments_train, comments_test = train_test_split(X,test_size=test_ratio, random_state=0)
print(comments_train.head(),comments_test.head)
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4.保存txt格式

由于BERT里面的存储格式为txt以及文本加标签，所以通过dataframe.to_csv函数存储。

comments_train.to_csv('train.txt', sep='\t', index=False,header=False)
comments_test.to_csv('test.txt', sep='\t', index=False,header=False)
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输出结果：

三、BERT模型

1. 特征转换

在run.py中先将保存好的训练数据、测试数据、验证数据转化为BERT向量。

print("Loading data...")
train_data, dev_data, test_data = build_dataset(config)
train_iter = build_iterator(train_data, config)
dev_iter = build_iterator(dev_data, config)
test_iter = build_iterator(test_data, config)
time_dif = get_time_dif(start_time)
print("Time usage:", time_dif)

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def load_dataset(path, pad_size=32):
    contents = []
    with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as f:      # 读取数据
        for line in tqdm(f):
            lin = line.strip()
            if not lin:
                continue
            if len(lin.split('\t')) == 2:
                content, label = lin.split('\t')
            token = config.tokenizer.tokenize(content)      # 分词
            token = [CLS] + token                           # 句首加入CLS
            seq_len = len(token)
            mask = []
            token_ids = config.tokenizer.convert_tokens_to_ids(token)

            if pad_size:
                if len(token) < pad_size:
                    mask = [1] * len(token_ids) + [0] * (pad_size - len(token))
                    token_ids += ([0] * (pad_size - len(token)))
                else:
                    mask = [1] * pad_size
                    token_ids = token_ids[:pad_size]
                    seq_len = pad_size
            contents.append((token_ids, int(label), seq_len, mask))
    return contents
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调用tokenizer，使用tokenizer分割输入，将数据转换为特征。

特征中包含4个数据：

• **tokens_ids：**分词后每个词语在vocabulary中的id，补全符号对应的id为0，[CLS]和[SEP]的id分别为101和102。应注意的是，在中文BERT模型中，中文分词是基于字而非词的分词。
• **mask：**真实字符/补全字符标识符，真实文本的每个字对应1，补全符号对应0，[CLS]和[SEP]也为1。
• seq_len：句子长度
• label：将label_list中的元素利用字典转换为index标识。

转换特征中一个元素的例子是：

**输入：**剧情有的承接欠缺，画面人设很棒。    3
tokens_ids:[101, 1196, 2658, 3300, 4638, 2824, 2970, 3612, 5375, 8024, 4514, 7481, 782, 6392, 2523, 3472, 511, 0,…,0]
mask:[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…,0]
**label:**3
**seq_len:**17

2.模型训练

完成读取数据、特征转换之后，将特征送入模型进行训练。

训练算法为BERT专用的Adam算法

训练集、测试集、验证集比例为6:2:2

每100轮会在验证集上进行验证，并给出相应的准确值，如果准确值大于此前最高分则保存模型参数，否则flags加1。如果flags大于1000，也即连续1000轮模型的性能都没有继续优化，停止训练过程。

for epoch in range(config.num_epochs):
    print('Epoch [{}/{}]'.format(epoch + 1, config.num_epochs))
    for i, (trains, labels) in enumerate(train_iter):

        outputs = model(trains)
        model.zero_grad()
        loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if total_batch % 100 == 0:
            # 每多少轮输出在训练集和验证集上的效果
            true = labels.data.cpu()
            predic = torch.max(outputs.data, 1)[1].cpu()
            train_acc = metrics.accuracy_score(true, predic)
            dev_acc, dev_loss = evaluate(config, model, dev_iter)
            if dev_loss < dev_best_loss:
                dev_best_loss = dev_loss
                torch.save(model.state_dict(), config.save_path)
                improve = '*'
                last_improve = total_batch
            else:
                improve = ''
            time_dif = get_time_dif(start_time)
            msg = 'Iter: {0:>6},  Train Loss: {1:>5.2},  Train Acc: {2:>6.2%},  Val Loss: {3:>5.2},  Val Acc: {4:>6.2%},  Time: {5} {6}'
            print(msg.format(total_batch, loss.item(), train_acc, dev_loss, dev_acc, time_dif, improve))
            model.train()
        total_batch += 1
        if total_batch - last_improve > config.require_improvement:
            # 验证集loss超过1000batch没下降，结束训练
            print("No optimization for a long time, auto-stopping...")
            flag = True
            break
    if flag:
        break
test(config, model, test_iter)
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训练结果：

1245it [00:00, 6290.83it/s]Loading data...
170004it [00:28, 6068.60it/s]
42502it [00:07, 6017.43it/s]
42502it [00:06, 6228.82it/s]
Time usage: 0:00:42
Epoch [1/5]
Iter:      0,  Train Loss:   1.8,  Train Acc:  3.12%,  Val Loss:   1.7,  Val Acc:  9.60%,  Time: 0:02:14 *
Iter:    100,  Train Loss:   1.5,  Train Acc: 25.00%,  Val Loss:   1.4,  Val Acc: 20.60%,  Time: 0:05:10 *
...
Iter:   5300,  Train Loss:  0.75,  Train Acc: 65.62%,  Val Loss:   1.0,  Val Acc: 50.07%,  Time: 2:45:41 *
Epoch [2/5]
Iter:   5400,  Train Loss:   1.0,  Train Acc: 62.50%,  Val Loss:   1.0,  Val Acc: 51.02%,  Time: 2:48:46 
...
Iter:   7000,  Train Loss:  0.77,  Train Acc: 75.00%,  Val Loss:   1.0,  Val Acc: 52.84%,  Time: 3:38:26 
No optimization for a long time, auto-stopping...
Test Loss:   1.0,  Test Acc: 50.89%
Precision, Recall and F1-Score...
              precision    recall  f1-score   support

           1     0.6157    0.5901    0.6026      3706
           2     0.5594    0.1481    0.2342      3532
           3     0.4937    0.5883    0.5369      9678
           4     0.4903    0.5459    0.5166     12899
           5     0.6693    0.6394    0.6540     12687

    accuracy                         0.5543     42502
   macro avg     0.5657    0.5024    0.5089     42502
weighted avg     0.5612    0.5543    0.5463     42502
Time usage: 0:02:25
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从训练结果可以看出准确率和F1分数最多只能达到60%，其实仔细分析评论也可以知道原因：

相近分数的差异性与评论相关性不大，比如两分的评论可能有时候与一分三分是一样的，这就导致很难根据评论准确的预测出分数，但是从测试结果可以明显的看出好评和差评能够明显区分出来，准确率能达到百分之九十。

3.模型测试

测试的时候与训练同样的原理，也是先将数据转化为特征，送入训练好的模型中，得到结果。

def final_predict(config, model, data_iter):
    map_location = lambda storage, loc: storage
    model.load_state_dict(torch.load(config.save_path, map_location=map_location))
    model.eval()
    predict_all = np.array([])
    with torch.no_grad():
        for texts, _ in data_iter:
            outputs = model(texts)
            pred = torch.max(outputs.data, 1)[1].cpu().numpy()
            pred_label = [match_label(i, config) for i in pred]
            predict_all = np.append(predict_all, pred_label)

    return predict_all

def main(text):


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