基于BERT做中文文本分类(情感分析)_基于bert模型实现文本情感分类python

Bert：

BERT是一种预训练语言表示的方法，这意味着我们在大型文本语料库（例如Wikipedia）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于我们关心的下游NLP任务，BERT优于之前的方法，因为它是第一个用于预训练NLP的无监督，深度双向系统。

相关论文：

《Attention Is All You Need》

《BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》

之后可能会出一篇详解bert原理的文章。

一、环境搭建：

Tensorflow>=1.11.0 我使用的1.12.0

Python 3.6.8

使用GPU训练（官网说显存要求大于12g）

服务器：1080Ti 32G

二、下载模型：

下载bert：https://github.com/google-research/bert
下载bert预训练模型：https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip

三、数据准备：

将你的语料分成3个文件，分别为train.csv，test.csv，dev.csv三个(我使用的是csv文件，它与tsv区别就是分隔符号的不同，我直接将csv的分隔符‘，’转成‘\t’)，放入新建data文件夹下。

具体操作：

我的语料来自于情感分析比赛的，是判断新闻标题情感积极消极还是中性，首先使用pandas对语料进行处理，最终处理成“label+content”的格式。如图所示：

 

将语料分割成三个文件：我分割的比例是8:1:1，可以按照自己的比例进行分割。

#!/usr/bin/env python
import os
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.utils import shuffle
 
 
def train_valid_test_split(x_data, y_data,
                           validation_size=0.1, test_size=0.1, shuffle=True):
    x_, x_test, y_, y_test = train_test_split(x_data, y_data, test_size=test_size, shuffle=shuffle)
    valid_size = validation_size / (1.0 - test_size)
    x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x_, y_, test_size=valid_size, shuffle=shuffle)
    return x_train, x_valid, x_test, y_train, y_valid, y_test
 
 
if __name__ == '__main__':
    path = "data/"
    pd_all = pd.read_csv(os.path.join(path, "outcleanfile.csv"))
    pd_all = shuffle(pd_all)
    x_data, y_data = pd_all.title, pd_all.label
 
    x_train, x_valid, x_test, y_train, y_valid, y_test = \
        train_valid_test_split(x_data, y_data, 0.1, 0.1)
 
    train = pd.DataFrame({'label': y_train, 'x_train': x_train})
    train.to_csv("data/train.csv", index=False,  encoding='utf-8',sep='\t')
    valid = pd.DataFrame({'label': y_valid, 'x_valid': x_valid})
    valid.to_csv("data/dev.csv", index=False,  encoding='utf-8',sep='\t')
    test = pd.DataFrame({'label': y_test, 'x_test': x_test})
    test.to_csv("data/test.csv", index=False, encoding='utf-8',sep='\t')

最终文件结构如图：

四、修改代码：

1.新定义处理类：

class NewsProcessor(DataProcessor):
    """Processor for the WeiBo data set ."""
 
    def get_train_examples(self, data_dir):
        """See base class."""
        return self._create_examples(
            self._read_tsv(os.path.join(data_dir, "train.csv")), "train")
 
    def get_dev_examples(self, data_dir):
        """See base class."""
        return self._create_examples(
            self._read_tsv(os.path.join(data_dir, "dev.csv")), "dev")
 
    def get_test_examples(self, data_dir):
        """See base class."""
        return self._create_examples(
            self._read_tsv(os.path.join(data_dir, "test.csv")), "test")
 
    def get_labels(self):
        """See base class."""
        return ["0", "1", "2"]
 
    def _create_examples(self, lines, set_type):
        """Creates examples for the training and dev sets."""
        examples = []
        for (i, line) in enumerate(lines):
            # All sets have a header
            if i == 0: continue
            guid = "%s-%s" % (set_type, i)
            text_a = tokenization.convert_to_unicode(line[1])
            label = tokenization.convert_to_unicode(line[0])
            examples.append(
                InputExample(guid=guid, text_a=text_a, text_b=None, label=label))
        return examples

2.处理类注册：

在bert文件夹下的run_classifier.py中的def main(_):函数中将processors的内容增加为：

processors = {
    "cola": ColaProcessor,
    "mnli": MnliProcessor,
    "mrpc": MrpcProcessor,
    "xnli": XnliProcessor,
    "news": NewsProcessor
}

五、训练模型：

网上很多使用shell脚本运行，但是我试了n次总是传不进去参数，直接修改了python文件里的参数，不过还是把脚本放在这了，知道问题的小伙伴可以告知一声。执行脚本或python文件前新建output文件用于训练输出。

export DATA_DIR=数据所在的路径
export BERT_BASE_DIR=预训练模型所在的路径
 
python run_classifier.py \
 
 --task_name=news \
 
 --do_train=true \
 
 --do_eval=true \
 
 --data_dir=$DATA_DIR/ \
 
 --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \
 
 --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \
 
 --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \
 
 --max_seq_length=128 \
 
 --train_batch_size=32 \
 
 --learning_rate=2e-5 \
 
 --num_train_epochs=3.0 \
 
 --output_dir=/output

内存不足调整这两个参数：

max_seq_length：发布的模型经过训练，序列长度最大为512，但是您可以使用更短的最大序列长度进行微调，以节省大量内存。train_batch_size：内存使用也与批处理大小成正比。

训练时长根据配置及数据情况而定，我的应该几个小时就跑完了。训练结果保存在output的eval_results.txt。如下：

六、分类预测

将刚才的脚本文件修改为如下：

python run_classifier.py 
  --task_name=news 
  --do_predict=true 
  --data_dir=./glue 
  --vocab_file=./uncased/uncased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt 
  --bert_config_file=./uncased/uncased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json 
  --init_checkpoint=./tmp/emotion/bert_model.ckpt
  --max_seq_length=128 
  --output_dir=./output/emotion_out/

或者直接更改run_classifier.py中的参数，将do_predict改为True，do_train和do_eval改为False。

最终得到一个tsv文件，文件中每一条是预测各个类（0、1、2）的概率，如下图所示：

显然，概率并不是我们想要的，我们需要将概率最终转换成类别：

import os
import pandas as pd
 
 
if __name__ == '__main__':
    path = "output/emotion_out/"
    pd_all = pd.read_csv(os.path.join(path, "test_results.tsv") ,sep='\t',header=None)
 
    data = pd.DataFrame(columns=['polarity'])
    print(pd_all.shape)
 
    for index in pd_all.index:
        neutral_score = pd_all.loc[index].values[0]
        positive_score = pd_all.loc[index].values[1]
        negative_score = pd_all.loc[index].values[2]
 
        if max(neutral_score, positive_score, negative_score) == neutral_score:
            # data.append(pd.DataFrame([index, "neutral"],columns=['id','polarity']),ignore_index=True)
            data.loc[index+1] = ["neutral"]
        elif max(neutral_score, positive_score, negative_score) == positive_score:
            #data.append(pd.DataFrame([index, "positive"],columns=['id','polarity']),ignore_index=True)
            data.loc[index+1] = [ "positive"]
        else:
            #data.append(pd.DataFrame([index, "negative"],columns=['id','polarity']),ignore_index=True)
            data.loc[index+1] = [ "negative"]
        #print(negative_score, positive_score, negative_score)
 
    data.to_csv(os.path.join(path, "pre_sample.tsv"),sep = '\t')
    #print(data)

最终得到预测结果：

最后数据可能因为不是均匀分布，导致结果有些不准确，接下来从数据入手，整理下数据集。

参考链接：

https://github.com/google-research/bert

https://blog.csdn.net/qq874455953/article/details/90276116