NLP 从头开始构建文本分类器

人工智能

2023-10-27 21:11:07

NLP 简介

自然语言处理 (NLP) 是计算机科学的一个分支，它涉及计算机和人类语言之间的交互。NLP 的目标是使计算机能够理解和生成人类语言。NLP 有许多不同的应用，包括机器翻译、语音识别、文本摘要和文本分类。

文本分类简介

文本分类是 NLP 中最常见的任务之一。它涉及将文本文档分配给一个或多个预定义的类别。文本分类有许多不同的应用，包括垃圾邮件过滤、情感分析和主题建模。

使用 Transformers 构建文本分类器

Transformers 是一个用于 NLP 的开源库。它提供了一系列预训练的模型，可以用于各种 NLP 任务，包括文本分类。

要使用 Transformers 从头开始构建文本分类器，我们需要首先加载一个预训练的模型。我们可以使用 Transformers 库来做到这一点。

import transformers

model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

一旦我们加载了一个预训练的模型，我们需要微调它以适应我们的特定文本分类任务。我们可以使用 Transformers 库来做到这一点。

model.train()

optimizer = transformers.AdamW(model.parameters())

for epoch in range(5):
    for batch in train_data:
        outputs = model(**batch)
        loss = outputs[0]
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

一旦我们微调了模型，我们就需要对它进行评估。我们可以使用 Transformers 库来做到这一点。

model.eval()

for batch in test_data:
    outputs = model(**batch)
    predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1)
    accuracy = (predictions == batch["labels"]).float().mean()
    print(f"Accuracy: {accuracy}")