LLM模型与实践之基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别

news2024/9/23 21:22:54

安装环境

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!pip install mindnlp

模型简介

BERT是一种由Google于2018年发布的新型语言模型，它是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构。BERT模型采用了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法进行预训练，以捕捉词语和句子级别的representation。预训练之后，BERT可以用于下游任务的Fine-tuning，比如文本分类、相似度判断等。此外，BERT还可以应用于对话情绪识别，帮助企业改善产品的用户交互体验。

import os

import mindspore
from mindspore.dataset import text, GeneratorDataset, transforms
from mindspore import nn, context

from mindnlp._legacy.engine import Trainer, Evaluator
from mindnlp._legacy.engine.callbacks import CheckpointCallback, BestModelCallback
from mindnlp._legacy.metrics import Accuracy

# prepare dataset
class SentimentDataset:
    """Sentiment Dataset"""

    def __init__(self, path):
        self.path = path
        self._labels, self._text_a = [], []
        self._load()

    def _load(self):
        with open(self.path, "r", encoding="utf-8") as f:
            dataset = f.read()
        lines = dataset.split("\n")
        for line in lines[1:-1]:
            label, text_a = line.split("\t")
            self._labels.append(int(label))
            self._text_a.append(text_a)

    def __getitem__(self, index):
        return self._labels[index], self._text_a[index]

    def __len__(self):
        return len(self._labels)

数据集

该数据集包括情绪分类的类别和经过分词预处理的中文文本，数据由两列组成，以制表符分隔，第一列是情绪分类的类别（0表示消极；1表示中性；2表示积极），第二列是经过空格分词的中文文本。数据集读取后进行 Tokenize 处理和 pad 操作。

# download dataset
!wget https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/emotion_detection-dataset-1.0.0.tar.gz -O emotion_detection.tar.gz
!tar xvf emotion_detection.tar.gz

数据预处理

import numpy as np

def process_dataset(source, tokenizer, max_seq_len=64, batch_size=32, shuffle=True):
    is_ascend = mindspore.get_context('device_target') == 'Ascend'

    column_names = ["label", "text_a"]
    
    dataset = GeneratorDataset(source, column_names=column_names, shuffle=shuffle)
    # transforms
    type_cast_op = transforms.TypeCast(mindspore.int32)
    def tokenize_and_pad(text):
        if is_ascend:
            tokenized = tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=max_seq_len)
        else:
            tokenized = tokenizer(text)
        return tokenized['input_ids'], tokenized['attention_mask']
    # map dataset
    dataset = dataset.map(operations=tokenize_and_pad, input_columns="text_a", output_columns=['input_ids', 'attention_mask'])
    dataset = dataset.map(operations=[type_cast_op], input_columns="label", output_columns='labels')
    # batch dataset
    if is_ascend:
        dataset = dataset.batch(batch_size)
    else:
        dataset = dataset.padded_batch(batch_size, pad_info={'input_ids': (None, tokenizer.pad_token_id),
                                                         'attention_mask': (None, 0)})

    return dataset