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Bert实战:使用Bert实现文本分类。,2024年最新2024Python岗面试题知识点小结_bert文本分类实战

bert文本分类实战

3、下载预训练模型

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链接:bert-base-chinese at main (huggingface.co),将下图中,画红框的文件下载下来。在项目的根目录新建chinese_wwm_pytorch文件夹,将下载的文件放进去。

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新建outs文件夹,将config.json、tokenizer.json、tokenizer_config.json和vocab.txt复制到outs文件夹中。

注:模型的类型在configuration_bert.py中查看。选择合适的模型很重要,比如这次是中文文本的分类。选择用bert-base-uncased只能得到86%的准确率,但是选用bert-base-chinese就可以轻松达到96%。

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4、修改bert_cnews.py代码

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对68行的代码做修改。原始代码如下:

ALL_MODELS = sum((tuple(conf.pretrained_config_archive_map.keys()) for conf in (BertConfig, XLNetConfig, XLMConfig,

RobertaConfig, DistilBertConfig)), ())

修改为:

ALL_MODELS=tuple(BERT_PRETRAINED_CONFIG_ARCHIVE_MAP)

作者想把BertConfig、XLNetConfig、XLMConfig、RobertaConfig, DistilBertConfig等都导进来。可能是版本的升级pretrained_config_archive_map这个字段做了修改,以Bert为例,这个字段改为了‘BERT_PRETRAINED_CONFIG_ARCHIVE_MAP’。本次案例只是对Bert的讲解,所以我只保留了Bert的字段。

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5、修改main()方法中的参数。

data_dir:数据集的路径,改为“./cnews”。

parser.add_argument(“–data_dir”, default=‘./cnews’, type=str, required=False,

help=“The input data dir. Should contain the .tsv files (or other data files) for the task.”)

model_type:模型的类型,MODEL_CLASSES的参数,本次使用bert。

parser.add_argument(“–model_type”, default=‘bert’, type=str, required=False,

help="Model type selected in the list: " + ", ".join(MODEL_CLASSES.keys()))

model_name_or_path:预训练模型的存放路径,设置为‘chinese_wwm_pytorch’。

parser.add_argument(“–model_name_or_path”, default=‘chinese_wwm_pytorch’, type=str, required=False,

help="Path to pre-trained model or shortcut name selected in the list: " + ", ".join(

ALL_MODELS))

这个文件下面的文件详见下图:

image-20211025190808637

task_name:任务名称。我写的cnews

parser.add_argument(“–task_name”, default=‘cnews’, type=str, required=False,

help="The name of the task to train selected in the list: " + ", ".join(processors.keys()))

do_train:是否训练。需要训练则设置为true。

parser.add_argument(“–do_train”, default=True,action=‘store_true’,

help=“Whether to run training.”)

do_eval:是否验证,如果设置为true,则将outs的模型一一验证。和do_train可以同时配置为true,这样训练完成后就开始验证。

parser.add_argument(“–do_eval”,default=True, action=‘store_true’,

help=“Whether to run eval on the dev set.”)

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

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最后

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