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

# 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）。

# 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。

# 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。

# 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。

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。