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

基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别

模型概述

BERT(双向编码器表征量)是Google于2018年发布的一种先进语言模型,基于Transformer架构,具备双向上下文理解功能。BERT的预训练方法创新性地结合了两种任务:

  1. Masked Language Model (MLM):在训练过程中随机掩盖15%的单词,进行三种处理:

    • 80%的单词用[Mask]替换。
    • 10%的单词用其他随机单词替换。
    • 10%的单词保持不变。

    这一方法使模型能够学习上下文中的词语关系。

  2. Next Sentence Prediction (NSP):该任务旨在帮助模型理解句子之间的逻辑关系。输入为两个句子A和B,其中一半的B是A的下一句,模型需要预测B是否为A的后续句子。

经过预训练,BERT保存了其词嵌入和Transformer权重,支持下游任务的微调,如文本分类、相似度判断和阅读理解等。

对话情绪识别

对话情绪识别(Emotion Detection)专注于在智能对话中自动识别用户情绪,分类为积极、消极或中性。该技术在聊天机器人和客户服务中尤为重要,能够帮助企业提升对话质量,优化用户交互体验,并降低人工质检成本。

数据集

本项目使用的情绪识别数据集来自百度飞桨团队,包含标注好的机器人聊天记录。数据集结构为两列,使用制表符('\t')分隔:

  • 第一列为情绪标签(0:消极;1:中性;2:积极)。
  • 第二列为经过分词的文本内容。

示例数据:

复制代码
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
数据预处理

数据预处理步骤包括:

  • 数据加载:读取数据文件并进行格式转换。
  • Tokenize处理:将文本分解为词语。
  • Padding操作:对不同长度的文本进行填充,确保输入一致性。

由于在昇腾NPU环境下不支持动态Shape,预处理采用静态Shape方式。

模型构建

模型使用BertForSequenceClassification构建情感分类器,加载预训练权重,设置情感三分类的超参数。训练过程中应用自动混合精度技术,以提高训练速度和性能。主要步骤包括:

  1. 实例化优化器。
  2. 设置评价指标(例如准确率)。
  3. 定义模型训练的权重保存策略。
  4. 构建训练器并开始训练。

模型验证与推理

在模型训练完成后,使用验证集评估模型的效果,主要关注准确率等指标,以确定模型的性能。

推理阶段

推理阶段涉及以下步骤:

  • 遍历推理数据集,使用训练好的模型进行情感预测。
  • 将预测结果与真实标签进行比对,展示模型的效果。

此外,用户还可以输入自定义数据进行推理,测试模型在不同情境下的泛化能力。

总结

通过BERT模型实现对话情绪识别,不仅能够有效识别用户情感,还能在实际应用中提升用户体验及服务质量。这一技术在智能客服和社交聊天场景中的应用价值显著。

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