昇思25天学习打卡营第11天 | LLM原理和实践：基于MindSpore实现BERT对话情绪识别

1. 基于MindSpore实现BERT对话情绪识别

1.1 环境配置

# 实验环境已经预装了mindspore==2.2.14，如需更换mindspore版本，可更改下面mindspore的版本号
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14

# 该案例在 mindnlp 0.3.1 版本完成适配，如果发现案例跑不通，可以指定mindnlp版本，执行`!pip install mindnlp==0.3.1`
!pip install mindnlp
!pip show mindspore

Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting mindnlp==0.3.1
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/72/37/ef313c23fd587c3d1f46b0741c98235aecdfd93b4d6d446376f3db6a552c/mindnlp-0.3.1-py3-none-any.whl (5.7 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5.7/5.7 MB 18.8 MB/s eta 0:00:00a 0:00:01
...
Requirement already satisfied: tzdata>=2022.7 in /home/nginx/miniconda/envs/jupyter/lib/python3.9/site-packages (from pandas->datasets->mindnlp==0.3.1) (2024.1)
Building wheels for collected packages: jieba
  Building wheel for jieba (setup.py) ... done
  Created wheel for jieba: filename=jieba-0.42.1-py3-none-any.whl size=19314459 sha256=9ddea89911261cc55a74d51c5bd604e293e2c08b73a29597c8fde9ed0dc8dfc7
  Stored in directory: /home/nginx/.cache/pip/wheels/1a/76/68/b6d79c4db704bb18d54f6a73ab551185f4711f9730c0c15d97
Successfully built jieba
Installing collected packages: sortedcontainers, sentencepiece, pygtrie, jieba, addict, xxhash, safetensors, regex, pytest, pyarrow-hotfix, pyarrow, multiprocess, multidict, ml-dtypes, hypothesis, fsspec, frozenlist, async-timeout, yarl, pyctcdecode, aiosignal, tokenizers, aiohttp, datasets, evaluate, mindnlp
  Attempting uninstall: pytest
    Found existing installation: pytest 8.0.0
    Uninstalling pytest-8.0.0:
      Successfully uninstalled pytest-8.0.0
  Attempting uninstall: fsspec
    Found existing installation: fsspec 2024.6.0
    Uninstalling fsspec-2024.6.0:
      Successfully uninstalled fsspec-2024.6.0
Successfully installed addict-2.4.0 aiohttp-3.9.5 aiosignal-1.3.1 async-timeout-4.0.3 datasets-2.20.0 evaluate-0.4.2 frozenlist-1.4.1 fsspec-2024.5.0 hypothesis-6.105.0 jieba-0.42.1 mindnlp-0.3.1 ml-dtypes-0.4.0 multidict-6.0.5 multiprocess-0.70.16 pyarrow-16.1.0 pyarrow-hotfix-0.6 pyctcdecode-0.5.0 pygtrie-2.5.0 pytest-7.2.0 regex-2024.5.15 safetensors-0.4.3 sentencepiece-0.2.0 sortedcontainers-2.4.0 tokenizers-0.19.1 xxhash-3.4.1 yarl-1.9.4

Name: mindspore
Version: 2.2.14
Summary: MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.
Home-page: https://www.mindspore.cn
Author: The MindSpore Authors
Author-email: contact@mindspore.cn
License: Apache 2.0
Location: /home/nginx/miniconda/envs/jupyter/lib/python3.9/site-packages
Requires: asttokens, astunparse, numpy, packaging, pillow, protobuf, psutil, scipy
Required-by: mindnlp

1.2 模型简介

BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。模型是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构，因此一定要熟练掌握Transformer的Encoder的结构。

BERT模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

在用Masked Language Model方法训练BERT的时候，随机把语料库中15%的单词做Mask操作。对于这15%的单词做Mask操作分为三种情况：80%的单词直接用[Mask]替换、10%的单词直接替换成另一个新的单词、10%的单词保持不变。

因为涉及到Question Answering (QA) 和 Natural Language Inference (NLI)之类的任务，增加了Next Sentence Prediction预训练任务，目的是让模型理解两个句子之间的联系。与Masked Language Model任务相比，Next Sentence Prediction更简单些，训练的输入是句子A和B，B有一半的几率是A的下一句，输入这两个句子，BERT模型预测B是不是A的下一句。

BERT预训练之后，会保存它的Embedding table和12层Transformer权重（BERT-BASE）或24层Transformer权重（BERT-LARGE）。使用预训练好的BERT模型可以对下游任务进行Fine-tuning，比如：文本分类、相似度判断、阅读理解等。

对话情绪识别（Emotion Detection，简称EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪，针对智能对话场景中的用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度，情绪类型分为积极、消极、中性。 对话情绪识别适用于聊天、客服等多个场景，能够帮助企业更好地把握对话质量、改善产品的用户交互体验，也能分析客服服务质量、降低人工质检成本。

下面以一个文本情感分类任务为例子来说明BERT模型的整个应用过程。

• 导入依赖

# 导入os模块，提供了一种方便的方式来使用操作系统相关的功能。
import os

# 导入mindspore模块，这是一个面向AI的深度学习框架。
import mindspore

# 从mindspore.dataset子模块中导入text、GeneratorDataset和transforms，这些都是用于数据处理的工具。
# text用于处理文本数据，GeneratorDataset用于创建自定义的数据集，transforms用于数据增强和预处理。
from mindspore.dataset import text, GeneratorDataset, transforms

# 从mindspore模块中导入nn和context。
# nn是构建神经网络层的模块，context是用于设置运行环境的模块，如硬件设备、运行模式等。
from mindspore import nn, context

# 从mindnlp._legacy.engine子模块中导入Trainer和Evaluator。
# Trainer是训练模型的类，Evaluator是评估模型的类。
from mindnlp._legacy.engine import Trainer, Evaluator

# 从mindnlp._legacy.engine.callbacks子模块中导入CheckpointCallback和BestModelCallback。
# CheckpointCallback用于在训练过程中保存模型的权重，BestModelCallback用于保存评估结果最好的模型。
from mindnlp._legacy.engine.callbacks import CheckpointCallback, BestModelCallback

# 从mindnlp._legacy.metrics子模块中导入Accuracy，这是一个用于计算准确率的评估指标。
from mindnlp._legacy.metrics import Accuracy

输出：

Building prefix dict from the default dictionary ...
Dumping model to file cache /tmp/jieba.cache
Loading model cost 1.032 seconds.
Prefix dict has been built successfully.

大意为：
正在从默认词典构建前缀词典…
正在将模型转储到文件缓存 /tmp/jieba.cache
加载模型耗时1.032秒。
前缀词典已成功构建。

# 准备数据集
class SentimentDataset:
    """情感数据集"""

    def __init__(self, path):
        self.path = path  # 初始化数据集路径
        self._labels, self._text_a = [], []  # 初始化标签和文本列表
        self._load()  # 调用加载函数

    def _load(self):
        # 以只读模式打开指定路径的文件，并指定编码为utf-8
        with open(self.path, "r", encoding="utf-8") as f:
            dataset = f.read()  # 读取文件内容
        lines = dataset.split("\n")  # 按行分割文件内容
        for line in lines[1:-1]:  # 跳过标题行和最后一个空行
            label, text_a = line.split("\t")  # 按制表符分割每行，获取标签和文本
            self._labels.append(int(label))  # 将标签转换为整数并添加到标签列表
            self._text_a.append(text_a)  # 将文本添加到文本列表

    def __getitem__(self, index):
        # 实现getitem方法，以便能够通过索引访问数据集的元素
        return self._labels[index], self._text_a[index]  # 返回对应索引的标签和文本

    def __len__(self):
        # 实现len方法，以便能够获取数据集的大小
        return len(self._labels)  # 返回标签列表的长度，即数据集的大小

1.3 数据集

这里提供一份已标注的、经过分词预处理的机器人聊天数据集，来自于百度飞桨团队。数据由两列组成，以制表符（‘\t’）分隔，第一列是情绪分类的类别（0表示消极；1表示中性；2表示积极），第二列是以空格分词的中文文本，如下示例，文件为 utf8 编码。

label–text_a

0–谁骂人了？我从来不骂人，我骂的都不是人，你是人吗 ？

1–我有事等会儿就回来和你聊

2–我见到你很高兴谢谢你帮我

这部分主要包括数据集读取，数据格式转换，数据 Tokenize 处理和 pad 操作。

# 使用wget命令从百度NLP的官方网站下载情感检测数据集的压缩文件
# 并将下载的文件重命名为emotion_detection.tar.gz
!wget https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/emotion_detection-dataset-1.0.0.tar.gz -O emotion_detection.tar.gz

# 使用tar命令解压下载的emotion_detection.tar.gz文件
!tar xvf emotion_detection.tar.gz

输出：

--2024-07-04 23:28:31--  https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/emotion_detection-dataset-1.0.0.tar.gz
Resolving baidu-nlp.bj.bcebos.com (baidu-nlp.bj.bcebos.com)... 119.249.103.5, 113.200.2.111, 2409:8c04:1001:1203:0:ff:b0bb:4f27
Connecting to baidu-nlp.bj.bcebos.com (baidu-nlp.bj.bcebos.com)|119.249.103.5|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 1710581 (1.6M) [application/x-gzip]
Saving to: ‘emotion_detection.tar.gz’

emotion_detection.t 100%[===================>]   1.63M  10.9MB/s    in 0.2s    

2024-07-04 23:28:31 (10.9 MB/s) - ‘emotion_detection.tar.gz’ saved [1710581/1710581]

data/
data/test.tsv
data/infer.tsv
data/dev.tsv
data/train.tsv
data/vocab.txt

1.3.1 数据加载和数据预处理

新建 process_dataset 函数用于数据加载和数据预处理，具体内容可见下面代码注释。

import numpy as np

# 定义一个处理数据集的函数，它接受源数据、分词器、最大序列长度、批处理大小和是否打乱数据集的参数
def process_dataset(source, tokenizer, max_seq_len=64, batch_size=32, shuffle=True):
    # 判断当前设备是否为Ascend AI处理器
    is_ascend = mindspore.get_context('device_target') == 'Ascend'

    # 定义数据集中的列名
    column_names = ["label", "text_a"]
    
    # 创建一个生成器数据集，使用指定的列名和是否打乱数据集的参数
    dataset = GeneratorDataset(source, column_names=column_names, shuffle=shuffle)
    
    # 定义类型转换操作，将数据类型转换为mindspore.int32
    type_cast_op = transforms.TypeCast(mindspore.int32)
    
    # 定义一个函数，用于对文本进行分词和填充
    def tokenize_and_pad(text):
        # 如果是Ascend设备，则使用特定的分词参数
        if is_ascend:
            tokenized = tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=max_seq_len)
        else:
            tokenized = tokenizer(text)
        # 返回输入ID和注意力掩码
        return tokenized['input_ids'], tokenized['attention_mask']
    
    # 对数据集进行映射操作，应用分词和填充函数，并指定输入和输出列
    dataset = dataset.map(operations=tokenize_and_pad, input_columns="text_a", output_columns=['input_ids', 'attention_mask'])
    
    # 对数据集进行映射操作，应用类型转换操作，并指定输入和输出列
    dataset = dataset.map(operations=[type_cast_op], input_columns="label", output_columns='labels')
    
    # 如果是Ascend设备，则直接批处理数据集
    if is_ascend:
        dataset = dataset.batch(batch_size)
    else:
        # 如果不是Ascend设备，则使用填充的批处理，并指定填充信息
        dataset = dataset.padded_batch(batch_size, pad_info={'input_ids': (None, tokenizer.pad_token_id),
                                                             'attention_mask': (None, 0)})

    # 返回处理后的数据集
    return dataset

昇腾NPU环境下暂不支持动态Shape，数据预处理部分采用静态Shape处理：

# 从mindnlp.transformers模块中导入BertTokenizer类
from mindnlp.transformers import BertTokenizer

# 使用BertTokenizer的from_pretrained静态方法创建一个分词器实例
# 该方法会根据预训练模型的名称加载预训练的权重和配置
# 在这个例子中，加载的是'bert-base-chinese'模型的分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

输出：

100%
 49.0/49.0 [00:00<00:00, 3.10kB/s]
 107k/0.00 [00:00<00:00, 103kB/s]
 263k/0.00 [00:00<00:00, 161kB/s]
 624/? [00:00<00:00, 62.9kB/s]

from_pretrained方法会从互联网上下载预训练的模型权重和配置，如果已经下载过，则会从本地缓存中加载。

tokenizer.pad_token_id

输出：

0

# 使用SentimentDataset类创建训练数据集，传入训练数据的路径
dataset_train = process_dataset(SentimentDataset("data/train.tsv"), tokenizer)

# 使用SentimentDataset类创建验证数据集，传入验证数据的路径
dataset_val = process_dataset(SentimentDataset("data/dev.tsv"), tokenizer)

# 使用SentimentDataset类创建测试数据集，传入测试数据的路径，并且指定shuffle参数为False，表示不进行数据打乱
dataset_test = process_dataset(SentimentDataset("data/test.tsv"), tokenizer, shuffle=False)

# 调用dataset_train对象的get_col_names方法
# 这个方法会返回数据集中的列名列表
dataset_train.get_col_names()

输出：

['input_ids', 'attention_mask', 'labels']

# 调用dataset_train数据集的create_tuple_iterator()方法，创建一个元组迭代器
# 使用next()函数获取迭代器的下一个元素，即数据集中的第一个元素
# 并将该元素的内容打印出来，这将显示数据集中的一个样本，包括其特征和标签
print(next(dataset_train.create_tuple_iterator()))

输出：

[Tensor(shape=[32, 64], dtype=Int64, value=
[[ 101, 1914, 1568 ...    0,    0,    0],
 [ 101,  872,  812 ...    0,    0,    0],
 [ 101, 5314,  872 ...    0,    0,    0],
 ...
 [ 101, 6929,  872 ...    0,    0,    0],
 [ 101, 1343, 6859 ...    0,    0,    0],
 [ 101, 2428,  677 ...    0,    0,    0]]), 
 Tensor(shape=[32, 64], dtype=Int64, value=
[[1, 1, 1 ... 0, 0, 0],
 [1, 1, 1 ... 0, 0, 0],
 [1, 1, 1 ... 0, 0, 0],
 ...
 [1, 1, 1 ... 0, 0, 0],
 [1, 1, 1 ... 0, 0, 0],
 [1, 1, 1 ... 0, 0, 0]]), 
 Tensor(shape=[32], dtype=Int32, value= [2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 
 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1])]

1.4 模型构建

通过 BertForSequenceClassification 构建用于情感分类的 BERT 模型，加载预训练权重，设置情感三分类的超参数自动构建模型。后面对模型采用自动混合精度操作，提高训练的速度，然后实例化优化器，紧接着实例化评价指标，设置模型训练的权重保存策略，最后就是构建训练器，模型开始训练。

# 从mindnlp.transformers模块中导入BertForSequenceClassification和BertModel类
from mindnlp.transformers import BertForSequenceClassification, BertModel

# 从mindnlp._legacy.amp模块中导入auto_mixed_precision函数
from mindnlp._legacy.amp import auto_mixed_precision

# 使用BertForSequenceClassification的from_pretrained静态方法加载预训练的BERT模型
# 指定num_labels参数为3，因为情感分类任务有3个标签
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=3)

# 使用auto_mixed_precision函数对模型进行自动混合精度训练
# 'O1'表示使用16位浮点数进行部分训练，以提高训练速度和减少内存消耗
model = auto_mixed_precision(model, 'O1')

# 创建一个Adam优化器实例，传入模型的训练参数和学习率
# 学习率设置为2e-5，这是一个常见的BERT模型学习率
optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=2e-5)

输出：

The following parameters in checkpoint files are not loaded:
['cls.predictions.bias', 'cls.predictions.transform.dense.bias', 'cls.predictions.transform.dense.weight', 'cls.seq_relationship.bias', 'cls.seq_relationship.weight', 'cls.predictions.transform.LayerNorm.bias', 'cls.predictions.transform.LayerNorm.weight']
The following parameters in models are missing parameter:
['classifier.weight', 'classifier.bias']

模型有一堆参数没有加载…不知道是否影响…

# 创建一个Accuracy指标实例，用于评估模型的准确性
metric = Accuracy()

# 定义用于保存检查点的回调函数
# CheckpointCallback将在每个epoch结束时保存检查点，并指定保存路径和检查点文件名
# keep_checkpoint_max参数指定最多保留的检查点文件数
ckpoint_cb = CheckpointCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='bert_emotect', epochs=1, keep_checkpoint_max=2)

# BestModelCallback将在验证集上评估模型性能，并在性能提升时保存最佳模型的检查点
# auto_load参数设置为True，表示在训练结束后自动加载最佳模型的检查点
best_model_cb = BestModelCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='bert_emotect_best', auto_load=True)

# 创建一个Trainer实例，用于训练模型
# network参数指定要训练的模型
# train_dataset参数指定训练数据集
# eval_dataset参数指定验证数据集
# metrics参数指定评估模型性能的指标
# epochs参数指定训练的轮数
# optimizer参数指定优化器
# callbacks参数指定训练过程中使用的回调函数列表
trainer = Trainer(network=model, train_dataset=dataset_train,
                  eval_dataset=dataset_val, metrics=metric,
                  epochs=5, optimizer=optimizer, callbacks=[ckpoint_cb, best_model_cb])
# 打印时间
%%time
# 使用Trainer的run方法启动模型训练
# tgt_columns参数指定目标列名，即模型需要预测的标签列名
trainer.run(tgt_columns="labels")

输出:

The train will start from the checkpoint saved in 'checkpoint'.
Epoch 0: 100%
 302/302 [04:14<00:00,  2.11s/it, loss=0.34553832]
Checkpoint: 'bert_emotect_epoch_0.ckpt' has been saved in epoch: 0.
Evaluate: 100%
 34/34 [00:16<00:00,  3.44s/it]
Evaluate Score: {'Accuracy': 0.9083333333333333}
---------------Best Model: 'bert_emotect_best.ckpt' has been saved in epoch: 0.---------------
Epoch 1: 100%
 302/302 [02:41<00:00,  1.91it/s, loss=0.19056101]
Checkpoint: 'bert_emotect_epoch_1.ckpt' has been saved in epoch: 1.
Evaluate: 100%
 34/34 [00:05<00:00,  6.80it/s]
Evaluate Score: {'Accuracy': 0.9611111111111111}
---------------Best Model: 'bert_emotect_best.ckpt' has been saved in epoch: 1.---------------
Epoch 2: 100%
 302/302 [02:41<00:00,  1.91it/s, loss=0.12954864]
The maximum number of stored checkpoints has been reached.
Checkpoint: 'bert_emotect_epoch_2.ckpt' has been saved in epoch: 2.
Evaluate: 100%
 34/34 [00:04<00:00,  8.05it/s]
Evaluate Score: {'Accuracy': 0.9833333333333333}
---------------Best Model: 'bert_emotect_best.ckpt' has been saved in epoch: 2.---------------
Epoch 3: 100%
 302/302 [02:41<00:00,  1.90it/s, loss=0.08371902]
The maximum number of stored checkpoints has been reached.
Checkpoint: 'bert_emotect_epoch_3.ckpt' has been saved in epoch: 3.
Evaluate: 100%
 34/34 [00:04<00:00,  7.65it/s]
Evaluate Score: {'Accuracy': 0.9916666666666667}
---------------Best Model: 'bert_emotect_best.ckpt' has been saved in epoch: 3.---------------
Epoch 4: 100%
 302/302 [02:41<00:00,  1.91it/s, loss=0.06113353]
The maximum number of stored checkpoints has been reached.
Checkpoint: 'bert_emotect_epoch_4.ckpt' has been saved in epoch: 4.
Evaluate: 100%
 34/34 [00:04<00:00,  7.82it/s]
Evaluate Score: {'Accuracy': 0.9935185185185185}
---------------Best Model: 'bert_emotect_best.ckpt' has been saved in epoch: 4.---------------
Loading best model from 'checkpoint' with '['Accuracy']': [0.9935185185185185]...
---------------The model is already load the best model from 'bert_emotect_best.ckpt'.---------------
CPU times: user 23min 36s, sys: 13min 1s, total: 36min 37s
Wall time: 15min 51s

5轮训练后,准确率达到了99.35%(相对于训练数据集来说)

1.5 模型验证

将验证数据集加再进训练好的模型，对数据集进行验证，查看模型在验证数据上面的效果，此处的评价指标为准确率。

# 创建一个Evaluator实例，用于评估模型性能
# network参数指定要评估的模型
# eval_dataset参数指定评估数据集
# metrics参数指定评估模型性能的指标
evaluator = Evaluator(network=model, eval_dataset=dataset_test, metrics=metric)

# 使用Evaluator的run方法评估模型性能
# tgt_columns参数指定目标列名，即模型需要预测的标签列名
evaluator.run(tgt_columns="labels")

输出:

Evaluate: 100%
 33/33 [00:08<00:00,  1.26s/it]
Evaluate Score: {'Accuracy': 0.9063706563706564}

在验证数据集上的准确率为90.64%

1.6 模型推理

遍历推理数据集，将结果与标签进行统一展示。

# 创建一个SentimentDataset实例，用于推理数据
# 传入推理数据的路径
dataset_infer = SentimentDataset("data/infer.tsv")

# 定义一个预测函数，接受文本和标签（可选）作为输入
def predict(text, label=None):
    # 定义一个标签映射字典，将标签ID转换为对应的标签名称
    label_map = {0: "消极", 1: "中性", 2: "积极"}

    # 使用tokenizer对文本进行分词，并将结果转换为Tensor
    # Tensor是一个用于存储多维数组的类
    text_tokenized = Tensor([tokenizer(text).input_ids])

    # 使用模型对文本进行预测，获取logits
    logits = model(text_tokenized)

    # 获取预测标签，即logits中最大值的索引
    predict_label = logits[0].asnumpy().argmax()

    # 构建信息字符串，包含输入文本、预测标签和（如果有的话）真实标签
    info = f"inputs: '{text}', predict: '{label_map[predict_label]}'"
    if label is not None:
        info += f" , label: '{label_map[label]}'"

    # 打印信息字符串
    print(info)

# 导入Tensor类，用于存储多维数组
from mindspore import Tensor

# 遍历dataset_infer数据集，使用predict函数对每个文本进行预测
# 并打印预测结果
for label, text in dataset_infer:
    predict(text, label)

输出:

inputs: '我 要 客观', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: 'KAO 你 真是 说 废话 吗', predict: '消极' , label: '消极'
inputs: '口嗅 会', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '每次 是 表妹 带 窝 飞 因为 窝路痴', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '别说 废话 我 问 你 个 问题', predict: '消极' , label: '消极'
inputs: '4967 是 新加坡 那 家 银行', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '是 我 喜欢 兔子', predict: '积极' , label: '积极'
inputs: '你 写 过 黄山 奇石 吗', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '一个一个 慢慢来', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '我 玩 过 这个 一点 都 不 好玩', predict: '消极' , label: '消极'
inputs: '网上 开发 女孩 的 QQ', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '背 你 猜 对 了', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '我 讨厌 你 ， 哼哼 哼 。 。', predict: '消极' , label: '消极'

1.7 自定义推理数据集

自己输入推理数据，展示模型的泛化能力。

predict("家人们咱就是说一整个无语住了 绝绝子debuff")
predict("今天真是太倒霉了")
predict("今天天气不错")

输出:

2. 小结

本文主要介绍了用MindSpore实现BERT对话情绪识别的过程。主要包括环境配置、数据集下载、加载和预处理，模型构建和训练、模型验证、模型推理和模型泛化能力测试等方面。