昇思25天学习打卡营第19天 | 基于MindSpore通过GPT实现情感分类

基于MindSpore通过GPT实现情感分类

1. 安装和导入必要的库
python 复制代码
# 安装必要的库
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14
!pip install mindnlp==0.3.1
!pip install jieba
%env HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

# 导入必要的库
import mindspore
import mindnlp
import jieba
2. 数据准备

我们使用中文情感分析数据集进行训练和测试。这里使用的是一个简单的情感分类数据集,其中每条数据包含一句话和对应的情感标签(积极或消极)。

python 复制代码
# 导入必要的库
from mindnlp.dataset import load_dataset
from mindnlp.transforms import JiebaTokenizer
from mindnlp.utils import download, untar
from mindnlp.dataset import ProcessDataset
from mindnlp.engine import Trainer
from mindnlp.models import GPT2LMHeadModel
from mindnlp.loss import CrossEntropyLoss
from mindnlp.optim import AdamWeightDecay

# 下载和解压数据集
url = 'https://example.com/chinese_sentiment_dataset.tar.gz'
download(url, './data')
untar('./data/chinese_sentiment_dataset.tar.gz', './data')

# 加载数据集
train_dataset = load_dataset('chinese_sentiment', split='train', data_dir='./data')
test_dataset = load_dataset('chinese_sentiment', split='test', data_dir='./data')

# 数据预处理
tokenizer = JiebaTokenizer()
def tokenize(example):
    return {'input_ids': tokenizer(example['text'])}

train_dataset = train_dataset.map(tokenize)
test_dataset = test_dataset.map(tokenize)
3. 模型定义和训练

定义GPT模型并进行训练。

python 复制代码
# 定义模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = CrossEntropyLoss()
optimizer = AdamWeightDecay(model.trainable_params(), learning_rate=5e-5)

# 训练模型
trainer = Trainer(
    model=model,
    args={'epochs': 3, 'batch_size': 32},
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=test_dataset,
    loss_fn=loss_fn,
    optimizers=optimizer,
)

trainer.train()
4. 模型评估

评估模型在测试集上的性能。

python 复制代码
# 模型评估
eval_results = trainer.evaluate()
print(f'Evaluation results: {eval_results}')
5. 模型推理

使用训练好的模型进行情感分类推理。

python 复制代码
def predict_sentiment(text):
    inputs = tokenizer(text)
    inputs = mindspore.Tensor([inputs], mindspore.int32)
    outputs = model.generate(inputs)
    prediction = outputs.argmax(axis=-1)
    return 'Positive' if prediction == 1 else 'Negative'

# 测试推理函数
test_text = "这是一个很棒的产品!"
print(f'Text: {test_text}, Sentiment: {predict_sentiment(test_text)}')

通过上述步骤,我们可以使用MindSpore和GPT模型实现中文情感分类任务。该代码涵盖了数据准备、模型定义、训练、评估和推理的完整流程。

本实验展示了如何基于MindSpore和GPT模型进行情感分类任务。情感分类是自然语言处理中的一种常见任务,旨在根据输入文本确定其情感极性,例如正面、负面或中性情感。

相关推荐
机器之心2 分钟前
是的,LeCun要向28岁的Alexandr Wang汇报!这是Meta新AI团队的一些独家内部消息
人工智能
1892280486114 分钟前
NW710NW713美光固态闪存NW719NW720
大数据·服务器·网络·人工智能·科技
azoo14 分钟前
Canny边缘检测(cv2.Canny())
人工智能·opencv·计算机视觉
向哆哆15 分钟前
YOLO在自动驾驶交通标志识别中的应用与优化【附代码】
人工智能·深度学习·yolo·自动驾驶·yolov8
秋难降17 分钟前
Python 知识点详解(三)
python·编程语言
硬核隔壁老王25 分钟前
AI大模型从入门到精通系列教程(二):解锁Prompt Engineering——从原理到高阶技巧的AI交互指南
人工智能·程序员·llm
聚客AI1 小时前
搜索引擎vs向量数据库:LangChain混合检索架构实战解析
人工智能·pytorch·语言模型·自然语言处理·数据分析·gpt-3·文心一言
云畅新视界1 小时前
从 CODING 停服到极狐 GitLab “接棒”,软件研发工具市场风云再起
人工智能·gitlab
chao_7891 小时前
二分查找篇——寻找旋转排序数组中的最小值【LeetCode】
python·线性代数·算法·leetcode·矩阵
一ge科研小菜鸡1 小时前
人工智能驱动下的可再生能源气象预测:构建绿色能源时代的新大脑
人工智能·能源