(源码)基于PyTorch的BERT情感二分类系统.zip

# 基于PyTorch的BERT情感二分类系统 ## 项目简介 本项目是一个基于PyTorch框架的BERT情感二分类系统，旨在通过深度学习模型对文本进行情感分析，判断其情感倾向（正面或负面）。项目使用了预训练的RoBERTa模型，并提供了训练和测试功能，支持多GPU并行计算，以提高模型训练和推理的效率。 ## 项目的主要特性和功能 1. **预训练模型支持**： - 使用预训练的RoBERTa模型（chinese_roberta_wwm_ext_pytorch）进行情感分类。 - 模型文件包括`config.json`和`pytorch_model.bin`，需手动下载并放置在指定目录。 2. **多GPU支持**： - 支持多GPU并行训练，通过设置`gpu_ids`参数来指定使用的GPU设备。 3. **模型评估**： - 提供`simple_accuracy`函数用于计算模型的准确率。 - 提供`acc_and_f1`函数用于计算模型的准确率和F1得分，提供更全面的模型性能评估。 4. **环境要求**： - 项目依赖于PyTorch 1.5.0、CUDA 10.1、Python 3.6.9和transformers 3.2.0。 ## 安装使用步骤 1. **环境配置**： - 确保已安装Python 3.6.9。 - 安装PyTorch 1.5.0和CUDA 10.1。 - 安装transformers库：`pip install transformers==3.2.0`。 2. **下载预训练模型**： - 从指定源下载RoBERTa预训练模型（chinese_roberta_wwm_ext_pytorch）。 - 将下载的模型文件（`config.json`和`pytorch_model.bin`）放置在`model/bert/chinese_roberta_wwm_ext_pytorch`目录下。 3. **运行项目**： - 使用`run.py`作为程序入口。 - 通过设置`do_prediction`参数来选择训练或测试模式。 - 如果有多块GPU，可以通过设置`gpu_ids`参数来指定使用的GPU设备，例如`gpu_ids = "1,2,3"`。 4. **模型评估**： - 使用`simple_accuracy`函数计算模型的准确率。 - 使用`acc_and_f1`函数计算模型的准确率和F1得分，以全面评估模型性能。 通过以上步骤，您可以成功运行并评估本项目的BERT情感二分类系统。