bert-base-uncased 讽刺评论

### 使用 BERT-base-uncased 检测讽刺评论 为了利用 `bert-base-uncased` 来检测讽刺评论，可以采用以下方法构建模型并训练其识别讽刺语句的能力。以下是详细的实现方式： #### 数据预处理 首先需要准备带有标签的数据集，其中包含正面、负面以及讽刺类别的文本数据。对于每条评论，将其转换为适合输入给BERT的格式。 ```python from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') def preprocess_text(texts): """ 将文本列表转化为BERT可接受的形式 """ encoded_inputs = tokenizer( texts, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors="pt" ) return encoded_inputs ``` 上述代码展示了如何通过加载 `BertTokenizer` 并调用 `.from_pretrained()` 方法初始化一个基于 `bert-base-uncased` 的分词器[^2]。接着定义了一个函数用于批量处理文本数据，并返回经过编码后的张量形式的结果。 #### 构建分类模型 接下来创建一个简单的二元或多类别分类网络结构，在此之上附加线性层作为最终输出单元。 ```python import torch.nn as nn from transformers import BertModel class SarcasmDetector(nn.Module): def __init__(self, num_classes=2): # 假设分为正常 vs 讽刺两类 super(SarcasmDetector, self).__init__() self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') self.dropout = nn.Dropout(0.1) self.classifier = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, num_classes) def forward(self, input_ids, attention_mask=None): outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) pooled_output = outputs.pooler_output dropout_output = self.dropout(pooled_output) logits = self.classifier(dropout_output) return logits ``` 这里继承自 PyTorch 的 Module 类建立一个新的神经网络架构——SarcasmDetector。它主要由三部分组成：BERT 主干提取特征；Dropout 层减少过拟合风险；最后是一个全连接层完成多分类任务预测概率分布[^3]。 #### 定义损失函数与优化算法 选择交叉熵作为目标函数衡量实际值和预测之间的差异程度。AdamW 是一种常用的梯度下降变体特别适用于大规模机器学习问题。 ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5) ``` #### 开始训练过程 循环遍历整个训练集合多次更新权重直至收敛为止。 ```python for epoch in range(num_epochs): model.train() total_loss = 0 for batch in train_loader: optimizer.zero_grad() input_ids = batch['input_ids'].to(device) attention_masks = batch['attention_mask'].to(device) labels = batch['labels'].to(device) outputs = model(input_ids, attention_masks) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() avg_train_loss = total_loss / len(train_loader) print(f'Epoch {epoch+1}, Average Training Loss: {avg_train_loss}') ``` 以上脚本实现了标准的一轮迭代流程，包括前向传播计算误差反向传递调整参数等操作步骤。 --- ###