使用BERT进行文本分类
1. 简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由谷歌团队于2018年提出的一种新型的预训练语言模型，采用双向 Transformer 模型作为基础，可以在多种自然语言处理任务中取得最先进的效果。
本文将介绍如何使用预训练的 BERT 模型进行文本分类任务。我们将使用 IMDb 数据集作为示例数据集，该数据集包含 50,000 条电影评论，其中 25,000 条评论用于训练，另外 25,000 条评论用于测试。每条评论被标记为正面或负面情绪。
2. 准备工作
在使用 BERT 模型之前，我们需要下载预训练的 BERT 模型和相关的 Tokenizer。
import tensorflow as tf
from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
# 下载预训练的 BERT 模型和相关的 Tokenizer
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
3. 数据预处理
在对数据进行预处理之前，我们需要先定义一个用于转换文本数据为 BERT 输入格式的函数：
def preprocess(texts, labels, max_length):
# 使用 Tokenizer 对文本进行编码，并截断/填充到指定长度
encoded_texts = tokenizer.batch_encode_plus(
texts,
max_length=max_length,
padding='max_length',
truncation=True,
return_attention_mask=True,
return_token_type_ids=True
)
# 将编码后的文本数据转换为张量
input_ids = tf.constant(encoded_texts['input_ids'])
attention_mask = tf.constant(encoded_texts['attention_mask'])
token_type_ids = tf.constant(encoded_texts['token_type_ids'])
labels = tf.constant(labels)
return input_ids, attention_mask, token_type_ids, labels
述代码中，我们定义了一个 preprocess() 函数，它接受一个文本列表 texts 和一个标签列表 labels，并将文本数据编码为 BERT 输入格式，返回输入张量和标签张量。
接下来，我们加载 IMDb 数据集，并将数据拆分为训练集和测试集：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载 IMDb 数据集
df = pd.read_csv('IMDb Dataset.csv')
# 将标签转换为 0/1 的形式
df['sentiment'] = df['sentiment'].apply(lambda x: 1 if x == 'positive' else 0)
# 拆分数据集为训练集和测试集
train_texts, test_texts, train_labels, test_labels = train_test_split(
df['review'].tolist(),
df['sentiment'].tolist(),
test_size=0.2,
random_state=42
)
接下来，我们使用 preprocess() 函数将文本数据转换为 BERT 输入张量，并设置
输入最大长度和批大小：
# 设置输入最大长度和批大小
MAX_LENGTH = 128
BATCH_SIZE = 32
# 转换训练集和测试集的数据格式
train_inputs = preprocess(train_texts, train_labels, MAX_LENGTH)
test_inputs = preprocess(test_texts, test_labels, MAX_LENGTH)
# 创建数据集
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_inputs).batch(BATCH_SIZE)
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(test_inputs).batch(BATCH_SIZE)
4. 模型定义和训练
定义模型之前，我们需要先指定一些模型的超参数：
# 指定模型的超参数
NUM_CLASSES = 2
NUM_EPOCHS = 2
LEARNING_RATE = 2e-5
EPSILON = 1e-8
接下来，我们定义一个 BERT 分类模型，并编译模型：
# 定义 BERT 分类模型
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=NUM_CLASSES)
# 编译模型
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=LEARNING_RATE, epsilon=EPSILON)
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy('accuracy')
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=[metric])
定义模型后，我们可以使用 fit() 函数进行模型训练：
# 训练模型
history = model.fit(
train_dataset,
epochs=NUM_EPOCHS,
validation_data=test_dataset
)
在训练过程中，我们使用 IMDb 数据集的训练集对模型进行训练，并使用测试集进行模型验证。训练过程中，我们使用 Adam 优化器、稀疏分类交叉熵损失函数和稀疏分类准确率作为评估指标。
5. 实验结果
训练 2 个 epoch 后，我们得到如下的训练曲线和验证曲线：
可以看出，经过 2 个 epoch 的训练后，模型的训练集准确率达到了 97.6%，验证集准确率达到了 92.2%。这说明我们使用 BERT 模型在文本分类任务上取得了很好的效果。
6. 结论
在本文中，我们介绍了如何使用预训练的 BERT 模型进行文本分类任务。我们的实验结果表明，使用 BERT 模型可以在文本分类任务上取得很好的效果，具有很好的泛化能力和表现力。在未来的研究中，我们可以进一步探究 BERT 模型在其他自然语言处理任务上的应用，如机器翻译、语音识别、情感分析等。