4.1 文本相似度（二）

目录

[1 文本相似度评估](#1 文本相似度评估)

[2 代码](#2 代码)

[2.1 load_dataset 方法](#2.1 load_dataset 方法)

[2.2 AutoTokenizer、AutoModelForSequenceClassification](#2.2 AutoTokenizer、AutoModelForSequenceClassification)

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1 文本相似度评估

对两个文本拼接起来，然后作为一个样本喂给模型，作为一个二分类的任务；

数据处理的方式以及训练的基本流程与上文相似。

2 代码

1. 数据预处理，把需要对比的文本放置一起，作为一个样本；tokenizer： 输入的语句是两个。分类标签的类型必须是 int，不能是其他的类型；
2. 加载模型。
3. 输出结果；

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2.1 load_dataset 方法

datasets是抱抱脸开发的一个数据集python库，可以很方便的从Hugging Face Hub里下载数据，也可很方便的从本地加载数据集，本文主要对load_dataset方法的使用进行详细说明。

def load_dataset(

path: str,

name: Optional[str] = None,

data_dir: Optional[str] = None,

data_files: Union[Dict, List] = None,

split: Optional[Union[str, Split]] = None,

cache_dir: Optional[str] = None,

features: Optional[Features] = None,

download_config: Optional[DownloadConfig] = None,

download_mode: Optional[GenerateMode] = None,

ignore_verifications: bool = False,

save_infos: bool = False,

script_version: Optional[Union[str, Version]] = None,

**config_kwargs,

) -> Union[DatasetDict, Dataset]:

path：参数path表示数据集的名字或者路径。可以是如下几种形式（每种形式的使用方式后面会详细说明）

数据集的名字，比如imdb、glue

数据集文件格式，比如json、csv、parquet、txt

数据集目录中的处理数据集的脚本（.py)文件，比如"glue/glue.py"

name：参数name表示数据集中的子数据集，当一个数据集包含多个数据集时，就需要这个参数，比如glue数据集下就包含"sst2"、"cola"、"qqp"等多个子数据集，此时就需要指定name来表示加载哪一个子数据集

data_dir：数据集所在的目录

data_files：数据集文件

cache_dir：构建的数据集缓存目录，方便下次快速加载。

2.2 AutoTokenizer、AutoModelForSequenceClassification

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| 类名称 | 介绍 |
| AutoTokenizer | AutoTokenizer 是 Hugging Face Transformers 库中的一个类，用于自动选择适合特定预训练模型的 tokenizer。该类可以根据指定的模型名称或路径，自动选择对应的 tokenizer 类型，无需手动指定。这样可以方便地在不同的预训练模型之间切换，而无需更改代码中的 tokenizer 类型。 |
| AutoModelForSequenceClassification | AutoModelForSequenceClassification 是 Hugging Face Transformers 库中的一个类，用于自动选择适合特定预训练模型的用于序列分类任务的模型。这个类会根据指定的模型名称或路径自动选择对应的模型类型，无需手动指定。这样可以方便地在不同的预训练模型之间切换，而无需更改代码中的模型类型。 |
| Trainer | Trainer 是 Hugging Face Transformers 库中用于训练和评估模型的高级 API。它提供了一个简单而强大的接口，用于管理训练循环、验证循环、日志记录、保存模型等任务。使用 Trainer 可以方便地训练和微调预训练模型，同时还支持分布式训练和混合精度训练等功能。 |
| TrainingArguments | TrainingArguments 是 Hugging Face Transformers 库中用于配置训练参数的类。通过 TrainingArguments 类，可以指定训练过程中的各种参数，如训练轮数、学习率、批次大小、日志路径、模型保存路径等。这些参数可以帮助控制训练过程的行为，并对训练过程进行定制。 |

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset,load_from_disk
import traceback
from sklearn.model_selection import train_test_split

#dataset = load_dataset("json", data_files="../data/train_pair_1w.json", split="train")
dataset = load_dataset("csv", data_files="/Users/user/studyFile/2024/nlp/text_similar/data/Chinese_Text_Similarity.csv", split="train")

datasets = dataset.train_test_split(test_size=0.2,shuffle=True)

import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("../chinese_macbert_base")
def process_function(examples):
    tokenized_examples = tokenizer(examples["sentence1"], examples["sentence2"], max_length=128, truncation=True)
    #  注意int(label)
    tokenized_examples["labels"] = [int(label) for label in examples["label"]]
    return tokenized_examples

tokenized_datasets = datasets.map(process_function, batched=True, remove_columns=datasets["train"].column_names)
#tokenized_datasets

# 创建模型
from transformers import BertForSequenceClassification 
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("../chinese_macbert_base")

import evaluate
acc_metric = evaluate.load("./metric_accuracy.py")
f1_metirc = evaluate.load("./metric_f1.py")
# 
# acc_metric = evaluate.load("accuracy")
# f1_metirc = evaluate.load("f1")
def eval_metric(eval_predict):
    predictions, labels = eval_predict
    #print(predictions,labels)
    predictions = predictions.argmax(axis=-1)
    #predictions = [int(p > 0.5) for p in predictions]
    labels = [int(l) for l in labels]
    # predictions = predictions.argmax(axis=-1)
    acc = acc_metric.compute(predictions=predictions, references=labels)
    f1 = f1_metirc.compute(predictions=predictions, references=labels)
    acc.update(f1)
    return acc
train_args = TrainingArguments(output_dir="./cross_model",      # 输出文件夹
                               per_device_train_batch_size=32,  # 训练时的batch_size
                               per_device_eval_batch_size=32,  # 验证时的batch_size
                               logging_steps=10,                # log 打印的频率
                               evaluation_strategy="epoch",     # 评估策略
                               save_strategy="epoch",           # 保存策略
                               save_total_limit=3,              # 最大保存数
                               learning_rate=2e-5,              # 学习率
                               weight_decay=0.01,               # weight_decay
                               metric_for_best_model="f1",      # 设定评估指标
                               load_best_model_at_end=True)     # 训练完成后加载最优模型
train_args
from transformers import DataCollatorWithPadding
trainer = Trainer(model=model, 
                  args=train_args, 
                  train_dataset=tokenized_datasets["train"], 
                  eval_dataset=tokenized_datasets["test"], 
                  data_collator=DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer),
                  compute_metrics=eval_metric)
trainer.train()