用于情绪分析的微调 BERT 模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在 2018 年发布的一种新型预训练模型，在自然语言处理领域取得了巨大的成就。

本文将介绍如何使用微调 BERT 模型进行情绪分析，以及如何使用开源工具实现。具体包括：

• BERT 模型简介
• 微调 BERT 模型
• 情绪分析的数据集
• 实现情绪分析
• 常见问题和解决方法

BERT 模型简介

BERT 模型是由 Transformer 模型构建的，并在序列到序列（seq2seq）任务中进行了预训练。它使用两个任务：掩码语言建模和下一个句子预测。BERT 模型在自然语言处理中取得了巨大的成功，因为它具有以下优点：

• BERT 模型是一个预训练模型，不需要从头开始训练；
• BERT 模型在自然语言处理中表现出色，可以被用作各种 NLP 任务的基础模型，例如情感分析，命名实体识别等；
• BERT 模型的开源代码可在 TensorFlow 和 PyTorch 中获得。

微调 BERT 模型

微调 BERT 模型是一种常见的技术，它利用预训练模型的知识，在特定任务上进行针对性训练，使其能够更好地完成特定任务。微调 BERT 模型可以概括为以下步骤：

1. 加载预训练的 BERT 模型；
2. 在 BERT 模型的顶部添加一个用于特定任务的分类器；
3. 训练该新的分类器。

通过此过程，我们可以建立一个情感分析模型。

情绪分析的数据集

我们使用的数据集是 IMDB 数据集。该数据集是一个大型的电影评论数据集，其中包含 50,000 条电影评论，其中 25,000 条评论是正面评论，另外 25,000 条评论是负面评论。

我们将使用 80% 的数据作为训练集，10% 作为验证集，10% 作为测试集。

实现情绪分析

请参考以下代码片段，以了解如何使用 Python 在 TensorFlow 中微调 BERT 模型进行情绪分析。

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_datasets as tfds

from official.nlp import bert

(train_data, validation_data, test_data), metadata = tfds.load(
    'imdb_reviews/subwords8k',
    split=('train[:60%]', 'train[60%:]', 'test'),
    with_info=True,
    as_supervised=True,
)

encoder = metadata.features['text'].encoder

train_batches = train_data.shuffle(1000).padded_batch(10, padded_shapes=((None,), ()))
validation_batches = validation_data.padded_batch(10, padded_shapes=((None,), ()))
test_batches = test_data.padded_batch(10, padded_shapes=((None,), ()))

bert_model_name = 'small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8'
tfhub_handle_encoder = 'https://tfhub.dev/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8/1'
tfhub_handle_preprocess = 'https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_preprocess/1'

bert_preprocess_model = hub.KerasLayer(tfhub_handle_preprocess)
bert_model = hub.KerasLayer(tfhub_handle_encoder)

text_input = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string, name='text')
encoder_inputs = bert_preprocess_model(text_input)
outputs = bert_model(encoder_inputs)['pooler_output']
dense = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(outputs)
model = tf.keras.Model(inputs=text_input, outputs=dense)

model.compile(
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001),
    loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
    metrics=[tf.keras.metrics.BinaryAccuracy()],
)

model.fit(
    train_batches,
    validation_data=validation_batches,
    epochs=10,
)

上述代码使用小型 BERT 模型，因为我们只是基础情感分析任务。如果您想获得更好的性能，可以使用大型的 BERT 模型，并对其进行微调。

常见问题和解决方法

数据集中的语言不是英语怎么办？

如果数据集中的语言不是英语，您需要使用适当的 BERT 模型。例如，如果您使用汉语数据集，则需要使用面向中文的 BERT 模型。

如何处理不同长度的句子？

BERT 模型需要固定长度的输入，如果输入句子长度不同，我们可以以最大长度为准，将短句子用 0 填充，使它们和长句子一样长。

单词的大小写是否有影响？

BERT 模型可以处理单词的大小写，但要注意，预训练模型是在特定设置下训练的，如果您使用的数据集与预训练模型数据集不同，则大小写效果可能与预期不同。