【源码】基于PyTorch和Transformers的文本情感分析系统

项目简介

这是一个基于BERT预训练模型的文本情感分析项目，能够对给定的文本内容进行情感倾向判断，将情感分为积极、消极或中立三种类别。通过对预训练的BERT模型进行微调，实现高效准确的文本情感分析。

项目的主要特性和功能

1. 利用预训练的BERT模型进行情感分析：使用在大规模无标签文本数据上预训练的BERT模型，并微调以适应特定情感分析任务。
2. 跨语言支持：由于BERT模型是多语言设计，可支持多种语言的文本情感分析。
3. 简单易用的API接口：为用户提供便捷的API接口，用户输入文本内容即可获得情感分析结果。
4. 高效的性能：项目经过优化，可处理大量文本数据并快速返回结果。

安装使用步骤

1. 复制项目代码到本地或服务器。
2. 通过pip或conda等工具安装依赖库，如PyTorch、Transformers等。
3. 准备CSV格式的数据集，包含文本内容和对应情感标签，分为训练集和测试集。
4. 运行训练脚本，微调预训练的BERT模型。
5. 使用提供的API接口或命令行工具进行情感分析，输入待分析文本内容获取结果。

注意事项

1. 确保Python环境已正确安装并配置好依赖库。
2. 数据集需按指定格式准备，否则可能影响训练效果。
3. 使用API接口时，确保输入内容符合预期格式和要求。

下载地址

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