【源码】基于BERT框架的有毒评论分类系统

项目简介

本项目是基于BERT框架的文本分类模型，用于应对Kaggle的有毒评论分类挑战。项目涵盖文本数据预处理、基于BERT的模型构建以及API包装等方面，实现了文本数据预处理、不同版本BERT模型的构建与训练，还完成了模型的测试与评估。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：运用正则表达式对文本数据进行预处理，包括文本清洗、去除特殊字符等操作，并开展简单的EDA分析。
2. 基于BERT的模型构建：构建多种基于BERT的模型，如BERT、BERT - CNN、BERTv2以及BERTv3等，以探究不同结构对模型性能的影响。
3. 模型训练与验证：实现模型训练过程，定义损失函数、优化器、早停策略等，并对模型性能进行验证。
4. 模型测试与评估：对模型进行测试，并评估测试结果，计算AUC分数等。
5. API包装：尝试对模型API进行包装，简化模型的使用和部署。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作： 1. 环境准备：安装必要的Python库，如PyTorch、Hugging Face的transformers库等。 2. 数据准备：准备训练、验证和测试数据集，并按项目要求的数据格式进行组织。 3. 模型训练：依据项目中的训练脚本，选择合适的模型结构进行训练。 4. 模型测试与评估：使用测试脚本对模型进行测试，并评估模型性能。 5. API包装：根据项目中的API包装代码，尝试将模型部署为API服务。

注意：使用此项目需要一定的Python编程基础，以及对BERT模型和相关自然语言处理技术的理解。运行项目可能需要一定的计算资源，若有GPU可用可加速训练过程。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】