昇思25天学习打卡营第25天|基于MindSpore实现BERT对话情绪识别

环境配置

• MindSpore安装：文档首先指导用户如何卸载旧版本的MindSpore并安装特定版本（2.2.14），使用中国科学技术大学的镜像源加速下载。
• 依赖安装：接着安装mindnlp库及其依赖项，包括数据处理和模型训练所需的各种Python包。

BERT模型介绍

• 模型概念：解释了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的基本概念和结构。
• 创新点：强调了BERT在预训练阶段的创新方法，包括Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。
• 应用场景：讨论了BERT在多种自然语言处理任务中的应用，以及情绪识别在智能对话系统的重要性。

数据集准备

• 数据集格式：描述了数据集的结构，包括情绪标签和经过分词处理的文本。
• 数据集下载：提供了数据集的下载链接，并展示了如何下载和解压缩数据集。

数据加载和预处理

• 数据集类：定义了一个SentimentDataset类来封装数据集的加载逻辑。
• 数据预处理：介绍了如何使用MindSpore的GeneratorDataset和transforms进行数据的Tokenize和Pad操作。

模型构建和训练

• 模型定义：使用BertForSequenceClassification构建情绪识别模型，并加载预训练权重。
• 自动混合精度：应用自动混合精度（AMP）来提高训练效率。
• 优化器设置：定义了Adam优化器及其学习率。
• 训练器配置：设置了训练器，包括训练轮数、数据集、评价指标和回调函数。

训练过程

• 训练启动：启动训练过程，并展示了训练过程中的输出，包括检查点的保存和最佳模型的选择。

模型验证

• 验证过程：在验证集上评估模型性能，输出了模型的准确率。

模型推理

• 推理数据集：加载了用于推理的数据集。
• 推理函数：定义了一个predict函数，用于对单个文本进行情绪预测并打印结果。

自定义推理数据集

• 用户输入：允许用户输入自己的文本进行情绪预测，展示了模型的泛化能力。