Настройка BERT для классификации текста

Подводим БЕРТ к текстовой классификации: Обширное руководство

В царстве обработки естественного языка (NLP) существует всего несколько моделей, которые произвели такой фурор, как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Этот чудо-модель, созданная Google, перевернула наше понимание текстовой классификации и других задач NLP. Давайте вместе погрузимся в этот захватывающий процесс под названием «донастройка BERT для текстовой классификации», освещая ключевые моменты, практические примеры и шаг за шагом разберем, как это сделать.

Что такое BERT?

Так, BERT — это предобученная языковая модель, основанная на многоуровневом двустороннем трансформере. Она прошла обучение на двух основных задачах: маскируемое языковое моделирование (MLM) и предсказание следующего предложения (NSP). Вроде ничего интересного, но смотрите сами.

• Маскируемое языковое моделирование (MLM): Набираете текст, а BERT на глаз перемешивает слова, подставляя [MASK] и предсказывает, что за слово стояло на месте пропуска. Прямо даже забавно, не правда ли?
• Предсказание следующего предложения (NSP): А здесь модель приукрасила жизнь, обучаясь предсказать, связаны ли два предложенных ей предложения или нет.

Эта предварительная подготовка позволяет BERT освоить широкий спектр контекстуальных отношений в языке, что делает его невероятно эффективным для различных задач NLP на выходе.

Почему стоит донастраивать BERT?

Так вот, донастройка — это как адаптация любимой песни под собственный вкус. Определяем точную задачу и обновляем вес модели с помощью небольшого количества данных, специфичных для задачи. Вот, что можно извлечь из этого подхода:

• Снижение затрат на обучение: Донастройка требует значительно меньше данных и вычислительных ресурсов по сравнению с обучением модели с нуля. Это как заправка бензином на новой машине — быстрая и простая.
• Улучшение производительности: Используя предобученные представления, мы можем добиться лучших результатов при решении конкретной задачи.
• Демократизация ИИ: Донастройка делает сложные AI-модели доступными для более широкой аудитории, ведь обширную предобработку могут провести специализированные лаборатории, а затем просто поделиться с миром.

Этапы донастройки BERT для текстовой классификации

Давайте пойдем за эти шаги и посмотрим, что можно сделать:

1. Скачиваем предобученную модель BERT

Захлопнув двери нашей блестящей лаборатории, добываем предобученные модели BERT из библиотеки Hugging Face Transformers. Например, используйте модель bert-base-uncased, у которой 110 миллионов параметров.

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer

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

2. Токенизация и кодирование текста

Временно упростим жизнь, воспользовавшись великолепным токенизатором BERT, чтобы подготовить наши данные. Это критически важно для того, чтобы модель плотно села на корм.

encoded = tokenizer(combined.text.values.tolist(), padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

3. Подготовка набора данных

Разделяем свои данные на обучающую и тестовую выборки. Убедитесь, что результаты надежны — входные идентификаторы, маски внимания и метки должны быть в полном порядке.

input_ids = encoded['input_ids']
attention_mask = encoded['attention_mask']
labels = torch.tensor(labels)

4. Настройка модели для донастройки

Переводим модель в режим обучения, определяем оптимизатор и функцию потерь. Не забудьте включить музыку, когда будете тренировать.

model.train()
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)

5. Донастраиваем модель

Теперь начинается настоящее волшебство — обучаем модель на наборе данных, специфичном для задачи. Ось выбираем два, чтобы удивить.

for epoch in range(5):
    model.train()
    total_loss = 0
    for batch in train_dataloader:
        input_ids = batch['input_ids'].to(device)
        attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
        labels = batch['labels'].to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {total_loss / len(train_dataloader)}')

6. Оцениваем модель

Следующим шагом является проверка нашей работы. Не прерывайте, оцените, как модель смотрится на тестовом наборе.

model.eval()
test_loss = 0
correct = 0
with torch.no_grad():
    for batch in test_dataloader:
        input_ids = batch['input_ids'].to(device)
        attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
        labels = batch['labels'].to(device)
        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        loss = outputs.loss
        test_loss += loss.item()
        logits = outputs.logits
        _, predicted = torch.max(logits, dim=1)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = correct / len(test_labels)
print(f'Test Loss: {test_loss / len(test_dataloader)}')
print(f'Test Accuracy: {accuracy:.4f}')

Практические приложения текстовой классификации

Текстовая классификация нашла свое применение в таких полезных областях, как:

• Обнаружение спама: Классификация электронных писем или сообщений на спам или на легитимные.
• Анализ тональности: Определение эмоционального окраса отзывов клиентов или социальных медиа.
• Обнаружение токсичной речи: Выявление вредоносного или токсичного контента в онлайн-взаимодействиях.
• Категоризация IT-заявок: Группировка IT-заявок в зависимости от их содержания.

Заключение

Итак, донастройка BERT для текстовой классификации — это мощный подход, который позволяет использовать возможности предобученных языковых моделей для достижения передовых результатов в различных задачах NLP. Следуя шагам, изложенным выше, вы сможете адаптировать BERT под ваши потребности и повысить точность своих моделей текстовой классификации.

Дополнительные ресурсы

Для более подробных руководств и примеров рекомендуем заглянуть по следующим ссылкам:

• Донастройка BERT для текстовой классификации от Towards Data Science: Читать дальше
• Универсальный репозиторий ноутбуков по донастройке: Изучить репозиторий
• Библиотека Hugging Face Transformers: Узнать больше о библиотеке

Будьте в курсе!

Хотите быть в курсе последних новостей о нейросетях и автоматизации? Подпишитесь на наш Telegram-канал: @neuroko