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微调BERT实现对IMDB数据集的情感分析(Sentiment Analysis)_bert模型文本情感识别微调

bert模型文本情感识别微调

BERT是Google提出的一个基于Transformer的自然语言处理领域的预训练模型。在得到一个预训练的模型之后,针对不同的具体任务,还要做Fine-tuning。本文将演示在Tensorflow中微调BERT模型实现对文本进行分类的目的。文本情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理中的一个常见任务。因为BERT模型非常大,即使做Fine-tuning,也需要较大的计算资源。下面的代码在英伟达RTX3090的GPU环境中执行。

一、IMDB数据集

首先导入必要的packages:

  1. import os
  2. import shutil
  3. import tensorflow as tf
  4. import tensorflow_hub as hub
  5. import tensorflow_text as text
  6. from official.nlp import optimization
  7. import matplotlib.pyplot as plt
  8. tf.get_logger().setLevel('ERROR')

“This is a dataset for binary sentiment classification containing substantially more data than previous benchmark datasets. We provide a set of 25,000 highly polar movie reviews for training, and 25,000 for testing”(IM

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