模型实践（二）bert 中文语料分类_bert语料

1.下载bert源代码和中文预训练模型

bert代码
模型下载

Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters

2.准备样本

依旧采用上一节中使用的ai挑战赛用户评论信息。对于自己使用的场景按照对应的格式处理好即可。例如这边样本格式如下（正文+标签）：

（说明 此处用的标签含义是从-2~1 共4种代表不同的情感标签，是个4分类。为了便于处理，会将标签投影到1~4 data.others_overall_experience = data.others_overall_experience + 3）

将样本分成三个文件,且放置于同一个文件夹下：

• train.tsv：训练集
• dev.tsv：验证集
• test.tsv：测试集

样本打乱之后按照比例划分。新建一个preprocess.py的文件用于数据预处理。

import os
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):
    x_, x_test, y_, y_test = train_test_split(x_data, y_data, test_size=test_size)
    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)
    return x_train, x_valid, x_test, y_train, y_valid, y_test

pd_all = pd.read_csv("./sample.csv"))
pd_all = shuffle(pd_all)
x_data, y_data = pd_all.content, pd_all.others_overall_experience

x_train, x_valid, x_test, y_train, y_valid, y_test 
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