文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个基本任务，它涉及到将文本数据分配到预定义的类别中。在本教程中，我们将使用 Hugging Face 的 Transformers 库来构建一个简单的文本分类模型。
教程步骤
环境准备
确保你已经安装了 Python 和以下库：transformers,torch,pandas。数据准备
我们将使用一个简单的数据集，其中包含文本和对应的标签。模型构建
使用 Hugging Face 的预训练模型进行微调。模型评估
使用测试数据集评估模型性能。模型部署
将模型部署到生产环境。
示例代码
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
# 创建数据集
class TextClassificationDataset(Dataset):
def __init__(self, texts, labels):
self.texts = texts
self.labels = labels
def __len__(self):
return len(self.texts)
def __getitem__(self, idx):
return self.texts[idx], self.labels[idx]
# 加载数据
texts = ["This is a good product", "I did not like this product"]
labels = [1, 0]
dataset = TextClassificationDataset(texts, labels)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2)
# 训练模型
model.train()
for batch in dataloader:
inputs = tokenizer(batch[0], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
labels = torch.tensor(batch[1])
outputs = model(**inputs, labels=labels)
loss = outputs.loss
logits = outputs.logits
# 评估模型
model.eval()
with torch.no_grad():
for batch in dataloader:
inputs = tokenizer(batch[0], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
labels = torch.tensor(batch[1])
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# 部署模型
# ...
扩展阅读
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