【源码】基于Simple Transformers的情绪分类模型

项目简介

这是一个使用Simple Transformers库建立的情绪分类模型项目，旨在帮助开发者快速建立自定义语言模型以完成情绪分类任务，借助预训练模型和微调技术，可实现对未知语料的情绪分类。

项目的主要特性和功能

1. 多类别情绪分类：以预训练的BERT模型为基础，提供多类别情绪分类功能。
2. 简单易用：通过简单的命令行操作就能完成模型的训练和预测。
3. GPU加速：支持GPU加速训练，提升训练效率。
4. 详细文档：提供详细的文件说明和参考资料，便于使用者理解和操作。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件。

1. 安装所需依赖库

对于GPU环境： bash pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install simpletransformers

对于CPU环境： bash pip install torch torchvision torchaudio --only-binary=:all: -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -U -q pip install simpletransformers

2. 下载并准备数据

从提供的链接下载数据集，并解压缩到指定目录。

3. 运行训练脚本

• 转换数据：运行cecg2train.py脚本将数据集转换为训练数据格式，并保存为JSON文件。 bash python cecg2train.py --data=stc3_cecg_2017_and_2019_170w.json --save=train.json

• 训练模型：运行train.py脚本进行模型训练。 bash python train.py --data=train.json

4. 进行预测

使用predict.py脚本进行情绪分类预测。 bash python predict.py

通过以上步骤，用户可以快速建立并使用情绪分类模型进行实际应用。

下载地址

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