YouTube评论情感分析项目84%正确率：基于BERT的实战复现与原理解析

一、项目介绍


随着社交媒体数据日益丰富，评论情感分析已成为NLP领域重要应用之一。本文分享基于BERT预训练模型实现的YouTube评论情感分类项目。核心任务是自动识别评论为积极、消极或中性类别，并详细解析代码实现机制及复现流程。

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二、依赖与环境要求

为保证结果完全复现，建议严格使用如下依赖版本：

• pandas==2.2.3
• numpy==2.1.2
• matplotlib==3.10.1
• transformers==4.51.3
• tqdm==4.67.1
• torch==2.7.0+cu128
• scikit-learn==1.6.1

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三、核心技术原理

1. 数据处理与标签编码

• 读取CSV格式YouTube评论数据
• 清理缺失评论项，针对三类情感（negative/neutral/positive）进行标签编码（0/1/2）
• 分层随机划分训练集与验证集，保持分布均衡

2. 文本分词与BERT嵌入

• 初始化 BertTokenizer，选用 bert-base-uncased 英文基础模型
• 分词过程中对最大长度（常用:128）截断或填充，确保每条文本一致
• 大数据分批次处理，统计分词分布优化MAXLEN参数选择

3. 数据集封装与采样

• 定制PyTorch Dataset类，批量生成模型输入
• 对类别失衡通过WeightedRandomSampler进行动态均衡，以防偏向"大类"标签

4. 模型架构

• 主体为 BertModel + Dropout + 全连接层
• 分类头部（单层FC）：输入BERT池化向量，输出三分类
• 损失函数采用加权CrossEntropyLoss（支持类别权重）

class BertClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, pretrained_model, num_classes, class_weights=None):
        self.bert = BertModel.from_pretrained(pretrained_model)
        self.dropout = nn.Dropout(0.3)
        self.fc = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, num_classes)
        self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights) if class_weights else nn.CrossEntropyLoss()
    def forward(self, input_ids, attention_mask, labels=None):
        pooled = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask).last_hidden_state[:, 0]
        x = self.dropout(pooled)
        logits = self.fc(x)
        if labels is not None:
            loss = self.loss_fn(logits, labels)
            return logits, loss
        return logits

模型支持GPU装载，自动适配CUDA设备。

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四、训练及评估流程

1. 随机种子和环境复现

为保证结果严格复现，设置如下随机种子：

import random, numpy as np, torch
seed = 42
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False

确保每次训练结果一致且可追溯。

2. 训练与验证循环

• AdamW优化器，实验建议2-10 epoch依实际数据酌情增减
• 每轮输出Loss/Accuracy，利用Scikit-learn classification_report及混淆矩阵评估模型性能
• 验证集准确率最终约0.8380，宏平均F1接近0.81，正负面检出率明显高于中性类别

3. 单条文本分类及批量测试

• 模型训练完毕后可直接单条评论预测，例如：

model.load_state_dict(torch.load('best_bertsentiment.pth'))
model.eval()
def predict(text):
    encoding = tokenizer(text, truncation=True, padding='max_length', max_length=MAXLEN, return_tensors='pt')
    input_ids = encoding['input_ids'].to(device)
    attention_mask = encoding['attention_mask'].to(device)
    with torch.no_grad():
        logits = model(input_ids, attention_mask)
        pred = logits.argmax(1).item()
    return id2label[pred]
result = predict("I love this channel!")  # 返回 positive

批量样例测试准确率约为80%。

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五、项目复现与部署建议

1. 环境与依赖安装

按上述版本安装全部依赖库，推荐用Anaconda/Miniconda管理环境。

2. 数据准备与脚本运行

• 保证所有数据（如 YouTubeCommentsDataSet.csv）路径正确
• 推荐在GPU服务器运行，提高处理性能
• Jupyter Notebook或标准.py脚本均可复现完整流程

3. 推理与服务化

• 模型保存为 .pth 文件，便于后续 Flask/FastAPI/onnxruntime等API部署
• Tokenizer与模型一同序列化，提升服务启动速度和推理效率

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六、主要结果展示与评测

类别	Precision	Recall	F1-score	支持数
negative	0.81	0.74	0.77	467
neutral	0.64	0.89	0.75	925
positive	0.97	0.84	0.90	2281

• 验证集准确率：84%
• 预测性能最强为积极评论类别
• 支持批量/单条文本快速推理

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七、总结与扩展

本项目结合最新BERT及transformers库，为多类社交评论情感分析提供了高效可复现方案。适合场景包括舆情监控、用户反馈自动聚类等。对于中文任务建议切换至中文BERT模型，流程完全兼容。欢迎技术交流与代码复现反馈！

如需转载请注明CSDN及原作者信息。

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