1. datasets 库核心方法

1.1. 列出数据集 使用 d atasets 库，你可以轻松列出所有 Hugging Face 平台上的数据集：

from datasets import list_datasets
 # 列出所有数据集
all_datasets = list_datasets()
 print(all_datasets)

1.2. 加载数据集 你可以通过 load_dataset 方法加载任何数据集：

from datasets import load_dataset
 # 加载GLUE数据集
dataset = load_dataset("glue", "mrpc")
 print(dataset)

1.3. 加载磁盘数据 你可以加载本地磁盘上的数据：

from datasets import load_from_disk
 # 从本地磁盘加载数据集
dataset = load_from_disk("./my_dataset")
 print(dataset)

2. 分词工具与文字编码 2.1. 加载字典和分词工具 你可以使用 AutoTokenizer 自动加载分词工具：

from transformers import AutoTokenizer
 # 加载中文BERT模型的分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")

2.1. 批量编码句子 使用分词器，你可以批量对文本进行编码：

# 批量编码句子
sentences = ["我爱自然语言处理", "Hugging Face 很强大"]
 encoded_inputs = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, 
return_tensors="pt")
 print(encoded_inputs)

3. 模型微调的基本概念与流程

微调是指在预训练模型的基础上，通过进一步的训练来适应特定的下游任务。BERT 模型通过预训练来 学习语言的通用模式，然后通过微调来适应特定任务，如情感分析、命名实体识别等。微调过程中，通 常冻结 BERT 的预训练层，只训练与下游任务相关的层。本课件将介绍如何使用 BERT 模型进行情感分 析任务的微调训练。

4. 加载数据集 情感分析任务的数据通常包括文本及其对应的情感标签。使用 Hugging Face 的 datasets 库可以轻松地 加载和处理数据集

from datasets import load_dataset
 # 加载数据集
dataset = load_dataset('csv', data_files="data/ChnSentiCorp.csv")
 # 查看数据集信息
print(dataset)

4.1 数据集格式

Hugging Face 的 datasets 库支持多种数据集格式，如 CSV、JSON、TFRecord 等。在本案例中，使用 CSV 格式，CSV 文件应包含两列：一列是文本数据，另一列是情感标签。

4.2 数据集信息

加载数据集后，可以查看数据集的基本信息，如数据集大小、字段名称等。这有助于我们了解数据的分 布情况，并在后续步骤中进行适当的处理。

5. 制作 Dataset 加载数据集后，需要对其进行处理以适应模型的输入格式。这包括数据清洗、格式转换等操作。

加载数据集后，需要对其进行处理以适应模型的输入格式。这包括数据清洗、格式转换等操作。
from datasets import Dataset
 # 制作 Dataset
 dataset = Dataset.from_dict({
 'text': ['位置尚可，但距离海边的位置比预期的要差的多', '5月8日付款成功，当当网显示5月10
日发货，可是至今还没看到货物，也没收到任何通知，简不知怎么说好！！！', '整体来说，本书还是不错
的。至少在书中描述了许多现实中存在的司法系统方面的问题，这是值得每个法律工作者去思考的。尤其是让
那些涉世不深的想加入到律师队伍中的年青人，看到了社会特别是中国司法界真实的一面。缺点是：书中引用
了大量的法律条文和司法解释，对于已经是律师或有一定工作经验的法律工作者来说有点多余，而且所占的篇
幅不少，有凑字数的嫌疑。整体来说还是不错的。不要对一本书提太高的要求。'],
 'label': [0, 1, 1]  # 0 表示负向评价，1 表示正向评价
})
 # 查看数据集信息
print(dataset)

5.1 数据集字段

在制作 Dataset 时，需定义数据集的字段。在本案例中，定义了两个字段： text （文本）和 label （情感标签）。每个字段都需要与模型的输入和输出匹配。

5.2 数据集信息

制作 Dataset 后，可以通过 dataset.info 等方法查看其大小、字段名称等信息，以确保数据集的正确 性和完整性。

6. vocab 字典操作

在微调 BERT 模型之前，需要将模型的词汇表（vocab）与数据集中的文本匹配。这一步骤确保输入的 文本能够被正确转换为模型的输入格式。

from transformers import BertTokenizer
 # 加载 BERT 模型的 vocab 字典
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
 # 将数据集中的文本转换为 BERT 模型所需的输入格式
dataset = dataset.map(lambda x: tokenizer(x['text'], return_tensors="pt"), 
batched=True)
 # 查看数据集信息
print(dataset)

6.1 词汇表（vocab）

BERT 模型使用词汇表（vocab）将文本转换为模型可以理解的输入格式。词汇表包含所有模型已知的单 词及其对应的索引。确保数据集中的所有文本都能找到对应的词汇索引是至关重要的。

6.2 文本转换

使用 tokenizer 将文本分割成词汇表中的单词，并转换为相应的索引。此步骤需要确保文本长度、特殊 字符处理等都与 BERT 模型的预训练设置相一致。

7. 下游任务模型设计

在微调 BERT 模型之前，需要设计一个适应情感分析任务的下游模型结构。通常包括一个或多个全连接 层，用于将 BERT 输出的特征向量转换为分类结果。

from transformers import BertModel
 import torch.nn as nn
 class SentimentAnalysisModel(nn.Module):
 def __init__(self):
 super().__init__()
 self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
 self.drop_out = nn.Dropout(0.3)
 self.linear = nn.Linear(768, 2)  # 假设情感分类为二分类
def forward(self, input_ids, attention_mask):
 _, pooled_output = self.bert(
 input_ids=input_ids,
 attention_mask=attention_mask,
 return_dict=False
 )
 output = self.drop_out(pooled_output)
 return self.linear(output)

7.1 模型结构

下游任务模型通常包括以下几个部分： BERT 模型：用于生成文本的上下文特征向量。 Dropout 层：用于防止过拟合，通过随机丢弃一部分神经元来提高模型的泛化能力。 全连接层：用于将 BERT 的输出特征向量映射到具体的分类任务上。

7.2 模型初始化

使用 接层。初始化时，需要根据下游任务的需求，定义合适的输出维度。 BertModel.from_pretrained() 方法加载预训练的 BERT 模型，同时也可以初始化自定义的全连

8. 自定义模型训练

模型设计完成后，进入训练阶段。通过数据加载器（DataLoader）高效地批量处理数据，并使用优化器 更新模型参数

from torch.utils.data import DataLoader
 from transformers import AdamW
 # 实例化 DataLoader
 data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)
 # 初始化模型和优化器
model = SentimentAnalysisModel()
 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
 # 训练循环
for epoch in range(3):  # 假设训练 3 个 epoch
 model.train()
 for batch in data_loader:
 optimizer.zero_grad()
 outputs = model(input_ids=batch['input_ids'], 
attention_mask=batch['attention_mask'])
 loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, batch['labels'])
 loss.backward()
 optimizer.step()

8.1 数据加载

使用 DataLoader 实现批量数据加载。 DataLoader 自动处理数据的批处理和随机打乱，确保训练的高 效性和数据的多样性。

8.2 优化器

AdamW 是一种适用于 BERT 模型的优化器，结合了 Adam 和权重衰减的特点，能够有效地防止过拟合。

8.3 训练循环

训练循环包含前向传播（forward pass）、损失计算（loss calculation）、反向传播（backward pass）、参数更新（parameter update）等步骤。每个 epoch 都会对整个数据集进行一次遍历，更新 模型参数。通常训练过程中会跟踪损失值的变化，以判断模型的收敛情况。

9. 最终效果评估与测试

在模型训练完成后，加载模型训练权重测试其效果：