NLP进阶，Bert+BiLSTM情感分析实战，被面试官问的Python-Framework难倒了

将数据集放在工程的根目录

下载预训练模型

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下载地址：https://huggingface.co/bert-base-chinese/tree/main。

我们的数据集是中文，所以，选择中文的预训练模型，这点要注意，如果选择其他的可能会出现不收敛的情况。将下图中画红框的文件加载下来。

在工程的根目录，新建文件夹“bert_base_chinese”，将下载的模型放进去，如下图：

模型

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思路：将bert做为嵌入层提取特征，然后传入BiLSTM，最后使用全连接层输出分类。创建bert_lstm模型，代码如下：

class bert_lstm(nn.Module):

def init(self, bertpath, hidden_dim, output_size,n_layers,bidirectional=True, drop_prob=0.5):

super(bert_lstm, self).init()

self.output_size = output_size

self.n_layers = n_layers

self.hidden_dim = hidden_dim

self.bidirectional = bidirectional

#Bert ----------------重点，bert模型需要嵌入到自定义模型里面

self.bert=BertModel.from_pretrained(bertpath)

for param in self.bert.parameters():

param.requires_grad = True

LSTM layers

self.lstm = nn.LSTM(768, hidden_dim, n_layers, batch_first=True,bidirectional=bidirectional)

dropout layer

self.dropout = nn.Dropout(drop_prob)

linear and sigmoid layers

if bidirectional:

self.fc = nn.Linear(hidden_dim*2, output_size)

else:

self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_size)

#self.sig = nn.Sigmoid()

def forward(self, x, hidden):

batch_size = x.size(0)

#生成bert字向量

x=self.bert(x)[0] #bert 字向量

lstm_out

#x = x.float()

lstm_out, (hidden_last,cn_last) = self.lstm(x, hidden)

#print(lstm_out.shape) #[32,100,768]

#print(hidden_last.shape) #[4, 32, 384]

#print(cn_last.shape) #[4, 32, 384]

#修改 双向的需要单独处理

if self.bidirectional:

#正向最后一层，最后一个时刻

hidden_last_L=hidden_last[-2]

#print(hidden_last_L.shape) #[32, 384]

#反向最后一层，最后一个时刻

hidden_last_R=hidden_last[-1]

#print(hidden_last_R.shape) #[32, 384]

#进行拼接

hidden_last_out=torch.cat([hidden_last_L,hidden_last_R],dim=-1)

#print(hidden_last_out.shape,‘hidden_last_out’) #[32, 768]

else:

hidden_last_out=hidden_last[-1] #[32, 384]

dropout and fully-connected layer

out = self.dropout(hidden_last_out)

#print(out.shape) #[32,768]

out = self.fc(out)

return out

def init_hidden(self, batch_size):

weight = next(self.parameters()).data

number = 1

if self.bidirectional:

number = 2

if (USE_CUDA):

hidden = (weight.new(self.n_layers*number, batch_size, self.hidden_dim).zero_().float().cuda(),

weight.new(self.n_layers*number, batch_size, self.hidden_dim).zero_().float().cuda()

)

else:

hidden = (weight.new(self.n_layers*number, batch_size, self.hidden_dim).zero_().float(),

weight.new(self.n_layers*number, batch_size, self.hidden_dim).zero_().float()

)

return hidden

bert_lstm需要的参数功6个，参数说明如下：

–bertpath：bert预训练模型的路径

–hidden_dim：隐藏层的数量。

–output_size：分类的个数。

–n_layers：lstm的层数

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最后

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