#%% # 导入必要的库 import pandas as pd import numpy as np import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification from sklearn.model_selection import train_test_split import jieba.analyse import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from datetime import datetime from sklearn.metrics import classification_report import snownlp from wordcloud import WordCloud import re from transformers import BertModel, BertTokenizer # 加载预处理后的数据 # clean_df = pd.read_csv('cleaned_mooncake_comments.csv') # 假设数据已经预处理完成 # 检查数据结构 print(clean_df.head()) print(clean_df.info()) # 使用BERT进行情感分析 # 加载预训练的BERT模型和分词器 # model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') # tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=3) # 假设分为积极、中性、消极三类 # 准备训练数据和测试数据 train_texts, test_texts, train_labels, test_labels = train_test_split( clean_df['内容'], clean_df['评分'], test_size=0.2, random_state=42 ) # 将文本转换为BERT输入格式 def encode_texts(texts): return tokenizer( texts.tolist(), padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt' ) train_encodings = encode_texts(train_texts) test_encodings = encode_texts(test_texts) # 定义训练和评估函数 def train_model(model, train_encodings, train_labels, epochs=3, batch_size=16): optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) model.train() for epoch in range(epochs): for i in range(0, len(train_encodings['input_ids']), batch_size): batch = {k: v[i:i+batch_size] for k, v in train_encodings.items()} outputs = model(**batch, labels=torch.tensor(train_labels[i:i+batch_size])) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() if i % 100 == 0: print(f'Epoch {epoch+1}, Bat

<think>好的，我现在要帮助用户解决如何使用BERT模型进行中文情感分析的问题。用户希望得到一个完整的流程，包括数据预处理、模型加载、训练和评估，并且需要代码示例，涉及pandas、jieba、torch和transformers库。 首先，我需要确定用户的需求。他们可能有一定的编程基础，但对BERT模型的具体实现流程不太熟悉。需要详细但不过于复杂的步骤说明，代码示例要清晰，关键部分要有注释。 接下来，数据预处理部分。中文情感分析通常需要文本数据，比如评论数据，用户可能使用CSV格式。需要用pandas读取数据，处理缺失值。然后分词，但注意到用户提到了jieba，不过BERT通常使用其自身的tokenizer，所以可能需要解释为什么不需要jieba分词，或者如何结合使用。不过根据引用[2]，分词风格可能与语料库相关，但BERT有自己的分词器，所以可能需要说明直接使用BERT的tokenizer，而不是jieba。但用户问题中提到了jieba分词，这里可能需要澄清。或者用户可能想先用jieba进行分词再输入BERT？但通常BERT的tokenizer会处理原始文本，不需要预先分词。所以可能需要指出这一点，避免用户混淆。 然后是模型加载部分。使用transformers库的BertForSequenceClassification，需要从预训练模型加载，比如'bert-base-chinese'。需要配置分类标签数，比如二分类的话是2。 训练流程部分，需要用PyTorch准备DataLoader，设置优化器、损失函数。可能需要自定义Dataset类，处理tokenization和padding。需要提醒设置设备（GPU或CPU），训练循环中的步骤，如forward、backward等。 评估部分，需要计算准确率、F1分数等指标，在验证集或测试集上进行。 还要注意代码示例的正确性，比如导入必要的库，处理数据的分割，设置正确的参数如MAX_LEN、BATCH_SIZE等。另外，需要提到保存和加载模型的方法。 可能遇到的问题：数据不平衡、过拟合，这时候需要提到数据增强、早停法、调整学习率等。或者如何处理长文本的截断和分块。 另外，用户提供的引用中，引用[2]提到了分词风格和set_cws_style函数，但可能不适用于BERT，因为BERT有自己的tokenizer，所以可能需要说明这一点，或者用户可能混淆了不同的模型的分词方式。需要指出在BERT中不需要使用jieba，而是使用BertTokenizer。 综上，整理步骤： 1. 数据准备与预处理：加载数据，处理缺失值，划分数据集。 2. 使用BertTokenizer进行文本编码，创建DataLoader。 3. 加载预训练BERT模型，修改分类头。 4. 设置训练参数，训练模型，包含训练循环和验证步骤。 5. 模型评估与预测。 在代码中，需要展示如何用pandas读取数据，用transformers的tokenizer处理文本，构建Dataset和DataLoader，定义模型，训练循环，以及评估指标的计算。 可能还需要注意的部分：padding和attention masks的处理，动态padding是否使用DataCollator，但为了简化，可能在Dataset中处理。或者使用tokenizer的padding参数。 现在需要确保代码示例正确，比如导入正确的模块，正确使用tokenizer（如truncation=True, padding=True，max_length），以及正确设置模型参数。 最后，相关问题部分，考虑用户可能进一步的问题，比如处理多分类、调整超参数、部署模型等。</think>以下是如何使用BERT模型进行中文情感分析的完整流程说明及代码示例，结合pandas、PyTorch和transformers库实现： --- ### 一、数据预处理 #### 1.1 数据加载与清洗 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取CSV数据（假设列名为'text'和'label'） df = pd.read_csv('sentiment_data.csv') df = df.dropna() # 删除缺失值 # 划分训练集和验证集 train_df, val_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42) ``` #### 1.2 文本编码 ```python from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') MAX_LEN = 128 # 根据文本长度调整 def encode_text(text): return tokenizer.encode_plus( text, add_special_tokens=True, max_length=MAX_LEN, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True ) # 示例编码 sample = "这个电影太精彩了！" encoded = encode_text(sample) print(encoded['input_ids'], encoded['attention_mask']) ``` --- ### 二、模型加载与训练 #### 2.1 创建PyTorch Dataset ```python import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class SentimentDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels): self.texts = [encode_text(text) for text in texts] self.labels = labels def __len__(self): return len(self.labels) def __getitem__(self, idx): return { 'input_ids': torch.tensor(self.texts[idx]['input_ids']), 'attention_mask': torch.tensor(self.texts[idx]['attention_mask']), 'label': torch.tensor(self.labels[idx], dtype=torch.long) } # 创建DataLoader BATCH_SIZE = 32 train_dataset = SentimentDataset(train_df['text'].tolist(), train_df['label'].tolist()) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) ``` #### 2.2 加载BERT模型 ```python from transformers import BertForSequenceClassification model = BertForSequenceClassification.from_pretrained( 'bert-base-chinese', num_labels=2 # 二分类任务 ) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.to(device) ``` #### 2.3 训练流程 ```python from transformers import AdamW optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5) EPOCHS = 3 for epoch in range(EPOCHS): model.train() total_loss = 0 for batch in train_loader: optimizer.zero_grad() inputs = {k: v.to(device) for k, v in batch.items() if k != 'label'} outputs = model(**inputs, labels=batch['label'].to(device)) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {total_loss/len(train_loader):.4f}") ``` --- ### 三、模型评估与预测 #### 3.1 验证集评估 ```python from sklearn.metrics import accuracy_score val_dataset = SentimentDataset(val_df['text'].tolist(), val_df['label'].tolist()) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=BATCH_SIZE) model.eval() predictions, true_labels = [], [] with torch.no_grad(): for batch in val_loader: inputs = {k: v.to(device) for k, v in batch.items() if k != 'label'} outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits preds = torch.argmax(logits, dim=1).cpu().numpy() predictions.extend(preds) true_labels.extend(batch['label'].numpy()) print(f"Validation Accuracy: {accuracy_score(true_labels, predictions):.4f}") ``` #### 3.2 预测新数据 ```python def predict_sentiment(text): encoded = encode_text(text) input_ids = torch.tensor([encoded['input_ids']]).to(device) attention_mask = torch.tensor([encoded['attention_mask']]).to(device) with torch.no_grad(): output = model(input_ids, attention_mask=attention_mask) return torch.argmax(output.logits).item() # 示例预测 text = "服务态度非常差" print("积极" if predict_sentiment(text) == 1 else "消极") ``` --- ### 四、关键说明 1. **分词处理**：BERT使用其自带的`BertTokenizer`，无需额外使用jieba分词[^2] 2. **硬件加速**：通过`device`参数自动选择GPU训练 3. **超参数调整**：可根据任务调整`MAX_LEN`、`BATCH_SIZE`和`EPOCHS` --- 相关问题