《昇思 25 天学习打卡营第 25 天 | 基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别 》
《昇思 25 天学习打卡营第 25 天 | 基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别 》
活动地址：https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp
签名：Sam9029
环境配置
确保安装了正确版本的 MindSpore 和 MindNLP 库。
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14
!pip install mindnlp
数据集准备
下载并解压情绪识别数据集。
!wget https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/emotion_detection-dataset-1.0.0.tar.gz -O emotion_detection.tar.gz
!tar xvf emotion_detection.tar.gz
数据加载与预处理
创建SentimentDataset类来加载和处理数据集。
class SentimentDataset:
# 数据集类，包含加载和读取数据的方法
# ...
使用BertTokenizer进行数据的 Tokenize 处理。
from mindnlp.transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
定义process_dataset函数进行数据加载和预处理。
def process_dataset(source, tokenizer, max_seq_len=64, batch_size=32, shuffle=True):
# 数据预处理函数，包括Tokenize和pad操作
# ...
模型构建
使用BertForSequenceClassification构建情绪识别模型。
from mindnlp.transformers import BertForSequenceClassification
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=3)
应用自动混合精度来提高训练速度。
from mindnlp._legacy.amp import auto_mixed_precision
model = auto_mixed_precision(model, 'O1')
训练配置
设置优化器和评价指标。
from mindspore import nn
from mindnlp._legacy.metrics import Accuracy
optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=2e-5)
metric = Accuracy()
定义训练过程中的回调函数，例如保存检查点。
from mindnlp._legacy.engine.callbacks import CheckpointCallback, BestModelCallback
ckpoint_cb = CheckpointCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='bert_emotect', epochs=1, keep_checkpoint_max=2)
best_model_cb = BestModelCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='bert_emotect_best', auto_load=True)
模型训练
使用Trainer进行模型训练。
from mindnlp._legacy.engine import Trainer
trainer = Trainer(network=model, train_dataset=dataset_train, eval_dataset=dataset_val, metrics=metric, epochs=5, optimizer=optimizer, callbacks=[ckpoint_cb, best_model_cb])
trainer.run(tgt_columns="labels")
模型验证
使用Evaluator对验证集进行评估。
evaluator = Evaluator(network=model, eval_dataset=dataset_test, metrics=metric)
evaluator.run(tgt_columns="labels")
模型推理
实现推理函数，对输入文本进行情绪识别。
def predict(text, label=None):
# 推理函数，对输入文本进行情绪识别
# ...
自定义推理数据集
允许用户输入自己的文本进行情绪识别。
predict("家人们咱就是说一整个无语住了 绝绝子叠buff")
思考
在情绪识别领域，未来的研究将深入探讨如何通过多样化数据集构建、上下文信息的深入利用、多模态信息的有效融合、增强模型的可解释性、优化实时推理性能、跨领域和跨语言的模型适配性，以及确保伦理和隐私保护，来提升模型的准确性、鲁棒性和实用性，进而推动情绪识别技术在更广泛场景中的应用和人机交互体验的革新，学习了如何使用 MindSpore 和 MindNLP 库实现 BERT 模型进行对话情绪识别，包括数据准备、模型构建、训练、验证和推理的完整流程。随着技术的不断发展，可以探索更多模型优化和部署策略，以适应不同的应用需求。