2024年最新NLP进阶，Bert+BiLSTM情感分析实战(1)，2024年最新面试阿里运营一般问什么

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

#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

–bidirectional：是否是双向lstm

–drop_prob：dropout的参数

定义bert的参数，如下：

class ModelConfig:

batch_size = 2

output_size = 2

hidden_dim = 384 #768/2

n_layers = 2

lr = 2e-5

bidirectional = True #这里为True，为双向LSTM

training params

epochs = 10

batch_size=50

print_every = 10

clip=5 # gradient clipping

use_cuda = USE_CUDA

bert_path = ‘bert-base-chinese’ #预训练bert路径

save_path = ‘bert_bilstm.pth’ #模型保存路径

batch_size：batchsize的大小，根据显存设置。

output_size：输出的类别个数，本例是2.

hidden_dim：隐藏层的数量。

n_layers：lstm的层数。

bidirectional：是否双向

print_every：输出的间隔。

use_cuda：是否使用cuda，默认使用，不用cuda太慢了。

bert_path：预训练模型存放的文件夹。

save_path：模型保存的路径。

配置环境

===============================================================

需要下载transformers和sentencepiece，执行命令：

conda install sentencepiece

conda install transformers

数据集切分

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数据集按照7:3，切分为训练集和测试集，然后又将测试集按照1：1切分为验证集和测试集。

代码如下：

model_config = ModelConfig()

data=pd.read_csv(‘caipindianping.csv’,encoding=‘utf-8’)

result_comments = pretreatment(list(data[‘comment’].values))

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_config.bert_path)

result_comments_id = tokenizer(result_comments,

padding=True,

truncation=True,

max_length=200,

return_tensors=‘pt’)

X = result_comments_id[‘input_ids’]

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

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（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

（4）200多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。

（5）Python知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

（6）其他资料

还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。

这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！