基于 BERT+P-Tuning 文本分类介绍

1. 项目背景
2. P-Tuning 回顾
3. 环境准备
4. 项目架构

项目背景

文本是信息传播的重要途径和载体，将文本数据正确归类，从而更好地组织、利用这些信息，具有重要的研究意义。文本分 类致力于解决上述问题，是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的经典任务之一，被广泛应用于舆 情监测、情感分析等场景中。

目前实现文本分类的方法很多，如经典的应用于文本的卷积神经网络（Text-CNN）、循环神经网络（Text-RNN)、基于 BERT 等预训练模型的 fine-tuning 等，但是这些方法多为建立在具有大量的标注数据下的有监督学习。在很多实际场景中， 由于领域特殊性和标注成本高，导致标注训练数据缺乏，模型无法有效地学习参数，从而易出现过拟合现象。因此，如何通 过小样本数据训练得到一个性能较好的分类模型是目前的研究热点。

本章我们将以"电商平台用户评论"为背景，基于 BERT+P-Tuning（软模版）方法实现评论文本的准确分类，这样做的目的在 于提升用户体验。通过深入了解用户对不同商品或服务的评价，平台能够快速回应用户需求，改进产品和服务。自动分类也 为个性化推荐奠定基础，帮助用户更轻松地找到符合其偏好的商品。同时，这项技术降低了运营成本，替代了繁重的人工处 理工作。通过评论分析，电商平台还能迅速获取市场反馈，为商家提供有针对性的数据，助力制定精准的运营策略。

P-Tuning 回顾

定义

P-Tuning（Pattern-Tuning）是一种连续空间可学习模板，P-Tuning 的目的解决 PET 的缺点，使用可学习的向量 作为伪模板，不再手动构建模板。

以新闻分类任务为例：原始文本：中国女排再夺冠！P-Tuning 可学习模板：[u1] [u2] …[MASK]…[un], Label：体育/财经/时政/军事

P-Tuning 的实现过程

将模版（用特殊字符代替自然语言，特殊字符可以自由学习）与原始文本拼在一起输入预训练模 型，预训练模型会对模板中的 mask 做预测，得到一个 label。

P-Tuning 的特点

• 优点

• 可学习模板参数， 全局优化学习到更 好的模板表示

• 缓解人工模板带来 的不稳定性

• 缺点

• 超多分类任务场景：预 测难度大

• 蕴含任务（给定两句话， 让模型判断两句话的逻 辑关系）等不适合基于 模板方式解决

环境准备

本项目基于 pytorch + transformers 实现，运行前请安装相关依赖包：

torch
transformers==4.22.1
datasets==2.4.0
evaluate==0.2.2
matplotlib==3.6.0
rich==12.5.1
scikit-learn==1.1.2
requests==2.28.1

项目架构

项目架构流程图

项目整体代码介绍