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使用 BERT 和逻辑回归进行文本分类及示例验证

一、引言

在自然语言处理领域中，文本分类是一项至关重要的任务。本文将详细介绍如何结合 BERT 模型与逻辑回归算法来实现文本分类，并通过实际示例进行验证。

二、环境准备

为了运行本文中的代码，你需要安装以下库：

• pandas：用于数据处理。
• sklearn：包含机器学习算法。
• torch：用于深度学习任务。
• transformers：用于加载预训练语言模型。

三、代码实现

（一）读取数据集

首先，从 CSV 文件中读取数据集。假设该数据集包含两列，分别是content（文本内容）和labels（文本标签）。

import pandas as pd# 从 CSV 文件读取数据集
print("正在读取数据集...")
df = pd.read_csv('training_data.csv', encoding='utf-8-sig')
print("数据集读取完成，共包含 {} 条数据.".format(len(df)))

（二）分割数据集

接着，提取特征和目标，并将数据集分割为训练集和测试集。

# 提取特征和目标
X = df['content']
y = df['labels']# 分割数据集
print("正在分割数据集...")
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print("训练集大小: {}, 测试集大小: {}".format(len(X_train), len(X_test)))

（三）加载 BERT 模型和分词器

然后，加载 BERT 模型和分词器，以便将文本转化为特征向量。

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel# 加载 BERT 模型和分词器
print("加载 BERT 模型和分词器...")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('D:\\bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('D:\\bert-base-chinese')

（四）文本转化为特征向量

定义一个函数get_embeddings，用于将文本转化为特征向量。该函数利用 BERT 模型对文本进行编码，然后获取[CLS]标记的输出作为文本的特征向量。

# 文本转化为特征向量
def get_embeddings(texts):print("正在生成文本特征向量...")inputs = tokenizer(texts.tolist(), padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)# 获取[CLS]标记的输出作为文本的特征向量return outputs.last_hidden_state[:, 0, :].numpy()

（五）训练分类模型

使用逻辑回归算法作为分类模型。先将训练集转化为 BERT 特征，然后训练分类模型。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression# 转换训练集和测试集为 BERT 特征
X_train_bert = get_embeddings(X_train)
X_test_bert = get_embeddings(X_test)# 训练分类模型
print("正在训练分类模型...")
classifier = LogisticRegression(max_iter=1000)  # 使用逻辑回归
classifier.fit(X_train_bert, y_train)
print("模型训练完成.")

（六）预测

使用训练好的分类模型对测试集进行预测，并打印预测结果。

# 预测
print("正在进行预测...")
predictions = classifier.predict(X_test_bert)# 打印预测结果
print("预测结果:", predictions)

（七）示例数据验证

最后，添加一些示例数据进行验证。将示例数据转化为 BERT 特征，然后使用分类模型进行预测，并打印预测结果。

# 添加示例数据进行验证
sample_texts = ["音乐有助力放松大脑，心情愉悦。","热爱生活，享受人生",
]# 将示例数据转换为 BERT 特征
print("正在对示例数据进行预测...")
sample_embeddings = get_embeddings(pd.Series(sample_texts))
sample_predictions = classifier.predict(sample_embeddings)# 打印示例数据预测结果
for text, prediction in zip(sample_texts, sample_predictions):print(f"文本: \"{text}\" 预测标签: {prediction}")

四、总结

本文介绍了如何运用 BERT 和逻辑回归进行文本分类，并通过示例数据进行了验证。借助 BERT 模型学习到的文本上下文信息，能够显著提高文本分类的准确性。同时，逻辑回归算法的快速性使得我们可以高效地对大量文本进行分类。

五、完整代码

text_categorize_and_tag.py

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel# 从CSV文件读取数据集
print("正在读取数据集...")
df = pd.read_csv('training_data.csv', encoding='utf-8-sig')
print("数据集读取完成，共包含 {} 条数据.".format(len(df)))# 提取特征和目标
X = df['content']
y = df['labels']# 分割数据集
print("正在分割数据集...")
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print("训练集大小: {}, 测试集大小: {}".format(len(X_train), len(X_test)))# 加载BERT模型和分词器
print("加载BERT模型和分词器...")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('D:\\bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('D:\\bert-base-chinese')# 文本转化为特征向量
def get_embeddings(texts):print("正在生成文本特征向量...")inputs = tokenizer(texts.tolist(), padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)# 获取[CLS]标记的输出作为文本的特征向量return outputs.last_hidden_state[:, 0, :].numpy()# 转换训练集和测试集为BERT特征
X_train_bert = get_embeddings(X_train)
X_test_bert = get_embeddings(X_test)# 训练分类模型
print("正在训练分类模型...")
classifier = LogisticRegression(max_iter=1000)  # 使用逻辑回归
classifier.fit(X_train_bert, y_train)
print("模型训练完成.")# 预测
print("正在进行预测...")
predictions = classifier.predict(X_test_bert)# 打印预测结果
print("预测结果:", predictions)# 添加示例数据进行验证
sample_texts = ["音乐有助力放松大脑，心情愉悦。","热爱生活，享受人生",
]# 将示例数据转换为BERT特征
print("正在对示例数据进行预测...")
sample_embeddings = get_embeddings(pd.Series(sample_texts))
sample_predictions = classifier.predict(sample_embeddings)# 打印示例数据预测结果
for text, prediction in zip(sample_texts, sample_predictions):print(f"文本: \"{text}\" 预测标签: {prediction}")

training_data.csv

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