【源码】基于Python和BERT框架的新闻分类系统

项目简介

本项目是基于Python和BERT框架构建的新闻分类系统。借助预训练的BERT模型，可对新闻文本进行分类，将其划分到预设的类别中，具备文本预处理、模型训练、验证和预测等功能。

项目的主要特性和功能

1. 文本预处理：提供基于BERT的文本预处理功能，涵盖文本分词、添加特殊标记、填充和截断等操作，保证输入文本契合BERT模型的输入要求。
2. 模型训练：支持使用预训练的BERT模型开展文本分类任务的训练。通过设定损失函数、优化器、训练周期等参数，能自动进行模型训练，并在训练过程中保存最佳模型。
3. 模型验证：每个训练周期结束后，会对验证数据集进行评估，计算损失和准确率，将其与之前的最佳模型作比较。若验证集上的准确率高于之前的最佳准确率，则保存模型权重。
4. 模型预测：提供基于预训练模型的文本分类预测功能。用户输入文本后，可获取该文本所属的新闻类别标签。

安装使用步骤

1. 准备环境：确保已安装Python和PyTorch环境，同时安装Hugging Face的Transformers库。
2. 数据准备：下载并准备所需的新闻数据集，例如THUCNews数据集。
3. 运行脚本：依据需求运行相应的Python脚本，如使用train.py进行模型训练，使用predict.py进行模型预测。
4. 查看结果：训练完成后，可在指定目录下找到保存的最佳模型权重。使用predict.py脚本输入文本进行预测，查看预测结果。

注意：使用本项目代码时，请按上述步骤正确设置环境、数据和脚本，并根据需求调整模型训练参数。

下载地址

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