第詳解基于Transformer實現電影評論星級分類任務目錄Transformer模型概述數據集準備模型訓練模型調整和優化總結

Transformer模型概述

Transformer是一種用于序列到序列學習的神經網絡架構，專門用于處理輸入和輸出序列之間的依賴關系。該模型被廣泛應用于機器翻譯、音頻轉錄、語言生成等多個自然語言處理領域。

Transformer基于attention機制來實現序列到序列的學習。在RNN（循環神經網絡）中，網絡必須按順序遍歷每個單詞，并在每個時間步計算隱層表示。這樣，在長段文本中，信息可能會從網絡的起點傳遞到終點，這導致了難以捕捉遠距離依賴關系的問題。而attention機制可以根據輸入序列中的詞與其它所有詞的相關性分配不同的權重，從而突破了序列到序列中的局限。

具體來說，一個Transformer模型由編碼器（encoder）和解碼器（decoder）兩部分組成。編碼器用于接收輸入序列，解碼器用于生成輸出序列。每個編碼器和解碼器均包含多頭attention機制、前饋網絡以及殘差連接等組件。

在一個典型的Transformer模型中，首先將輸入序列通過嵌入層進行向量化，然后將向量表示作為Transformer的第一層輸入。處理完輸入向量之后，下一層就是多頭attention層，其中每個頭（head）都可以計算出不同的注意力權重向量（也稱為attentionmask）。最后，利用殘差連接和skipconnection機制使transformer更易于訓練。

數據集準備

在此任務中，我們將使用來自IMDB的電影評論數據集，該數據集包含50,000條有標簽的電影評論，每個評論標記為正面或負面情感。其中25,000個用于訓練，另外25,000個用于測試。

由于Transformer是對token進行操作，所以我們需要對文本的每個單詞進行編碼。一種常用的方法是使用BertTokenizer。GPT-2等預訓練模型會使用特定的tokenizer。選擇最新版本的transformers包可以快速實現這些操作：

!pipinstalltransformers

接著加載tokenizer：

fromtransformersimportBertTokenizer

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

上述操作將下載并加載適用于bert的tokenizer。下一步是讀取IMDB數據集的內容。在本文中，我們將使用此處的已處理好的CSV形式數據：/file/d/1b_b

importpandasaspd

train_df=pd.read_csv('imdb_train.csv')

test_df=pd.read_csv('imdb_test.csv')

由于Transformer模型需要固定長度的輸入序列，我們選擇了max_length為100并對所有評論進行padding操作：

train_inputs=tokenizer(list(train_df['review']),padding=True,truncation=True,max_length=100)

test_inputs=tokenizer(list(test_df['review']),padding=True,truncation=True,max_length=100)

現在我們可以將輸入和標簽分別轉換成torchTensor類型：

importtorch

train_labels=torch.tensor(list(train_df['sentiment'].replace({'pos':1,'neg':0})))

test_labels=torch.tensor(list(test_df['sentiment'].replace({'pos':1,'neg':0})))

train_encoded_dict={

'input_ids':torch.tensor(train_inputs['input_ids']),

'token_type_ids':torch.tensor(train_inputs['token_type_ids']),

'attention_mask':torch.tensor(train_inputs['attention_mask']),

'labels':train_labels

test_encoded_dict={

'input_ids':torch.tensor(test_inputs['input_ids']),

'token_type_ids':torch.tensor(test_inputs['token_type_ids']),

'attention_mask':torch.tensor(test_inputs['attention_mask']),

'labels':test_labels

模型訓練

在此任務中，我們將使用PyTorch庫實現Transformer模型。PyTorch是一種基于Python的科學計算包，其靈活性和易用性使其成為深度學習領域最常用的庫之一。

可以使用HuggingFace的Transformers實現預先訓練好的BERT模型：

fromtransformersimportBertForSequenceClassification,AdamW,BertConfig

model=BertForSequenceClassification.from_pretrained(

"bert-base-uncased",

num_labels=2,

output_attentions=False,

output_hidden_states=False,

然后，我們需要定義優化器、損失函數和批大小等訓練超參數：

optimizer=AdamW(model.parameters(),lr=2e-5,eps=1e-8)

fromtorch.utils.dataimportDataLoader,RandomSampler,SequentialSampler

batch_size=32

train_dataloader=DataLoader(train_encoded_dict,sampler=RandomSampler(train_encoded_dict),batch_size=batch_size)

test_dataloader=DataLoader(test_encoded_dict,sampler=SequentialSampler(test_encoded_dict),batch_size=batch_size)

fromtransformersimportget_linear_schedule_with_warmup

epochs=4

total_steps=len(train_dataloader)*epochs

scheduler=get_linear_schedule_with_warmup(optimizer,num_warmup_steps=0,num_training_steps=total_steps)

loss_fn=torch.nn.CrossEntropyLoss()

最后，我們可以定義模型的訓練過程，并進行模型訓練：

device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")

model.to(device)

model.train()

total_train_loss=0

forepoch_iinrange(epochs):

print(f"{'':^5}Epoch:{epoch_i+1:^3}")

forstep,batchinenumerate(train_dataloader):

b_input_ids=batch['input_ids'].to(device)

b_token_type_ids=batch['token_type_ids'].to(device)

b_attention_mask=batch['attention_mask'].to(device)

b_labels=batch['labels'].to(device)

model.zero_grad()

outputs=model(b_input_ids,

token_type_ids=b_token_type_ids,

attention_mask=b_attention_mask,

labels=b_labels)

loss=outputs.loss

total_train_loss+=loss.item()

loss.backward()

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),1.0)

optimizer.step()

scheduler.step()

avg_train_loss=total_train_loss/len(train_dataloader)

print("Averagetrainingloss:{avg_train_loss:.2f}")

defevaluate(model,test_dataloader):

model.eval()

total_eval_accuracy=0

total_eval_loss=0

nb_eval_steps=0

forbatchintest_dataloader:

b_input_ids=batch['input_ids'].to(device)

b_token_type_ids=batch['token_type_ids'].to(device)

b_attention_mask=batch['attention_mask'].to(device)

b_labels=batch['labels'].to(device)

withtorch.no_grad():

outputs=model(b_input_ids,

token_type_ids=b_token_type_ids,

attention_mask=b_attention_mask,

labels=b_labels)

loss=outputs.loss

logits=outputs.logits

total_eval_loss+=loss.item()

logits=logits.detach().cpu().numpy()

label_ids=b_labels.to('cpu').numpy()

total_eval_accuracy+=flat_accuracy(logits,label_ids)

avg_val_accuracy=total_eval_accuracy/len(test_dataloader)

avg_val_loss=total_eval_loss/len(test_dataloader)

returnavg_val_accuracy,avg_val_loss

accuracy,val_loss=evaluate(model,test_dataloader)

print(f'Accuracy:{accuracy:.2f}%')

訓練結束后，我們可以使用測試集對模型進行評估。TensorFlow提供了非常好的評估函數可以在別人的工程稍微改下直接拿來用：

fromsklearn.metricsimportaccuracy_score

defflat_accuracy(preds,labels):

pred_flat=np.argmax(preds,axis=1).flatten()

labels_flat=labels.flatten()

returnaccuracy_score(labels_flat,pred_flat)

模型調整和優化

下面是一些可能有助于Transformer模型性能的調整和優化方法。