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news 2026/4/7 9:54:11

许昌网站建设,企业在线培训平台,专业外贸网站建设_诚信_青岛,会展设计师参考书籍《HuggingFace自然语言处理详解》什么是文本挖掘文本挖掘（Text mining）有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息。高质量的信息通常通过分类和预测来产生&…

参考书籍《HuggingFace自然语言处理详解》

什么是文本挖掘

　　文本挖掘（Text mining）有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息。高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程（通常进行分析，同时加上一些派生语言特征以及消除杂音，随后插入到数据库中），产生结构化数据，并最终评价和解释输出。典型的文本挖掘方法包括文本分类，文本聚类，概念/实体挖掘，生产精确分类，观点分析，文档摘要和实体关系模型。^[1]^

自然语言处理的基本流程

准备数据集

　　数据集是进行NLP研究的基础，包含了大量文本数据和标注信息。数据集的质量和多样性对NLP的模型性能有着重要影响。本次作业主要是对预训练的语言模型进行微调，准备训练数据集是为了让模型能够学习到文本数据的特征和规律以更好的理解和处理自然语言。

图 1 基本开发流程

编码器

本次作业选择的模型是 hfl/rbt3，所以使用匹配的 rbt3编码工具。

编码器主要作用是将语料库中的文本数据转化为计算机可读的编码格式。编码器可对文本数据进行清洗、预处理、分词、标注等操作，提取文本中关键信息。

数据集

数据集经过不断试错，从 wikipedia, bookcorpus, billsum等等中，最终确定选择为chn_senti_corp。

数据集经过编码器处理后，转化成了计算机可处理的数据形式，此时可以对数据集进行后续的数据处理，如缩小训练数据的规模、处理超过512个词长度的数据等等。

定义模型

预训练模型选择 hfl/rbt3，此模型是 HFL 实验室分享至HG模型。

超参数是指模型训练过程中需要预先设定的参数，参数的设定需要一定的实验经验，本次超参数设置主要参考《HuggingFace自然语言处理详解》。

训练及评估

在模型训练过程中为了方便观察模型新能变化，需要定义一个评价函数。在情感分析任务中，正确率指标是重点。

微调hfl/rbt3模型的代码实现

# -*- coding:GB2312 -*-
# %%
from transformers import AutoTokenizer,TrainingArguments,Trainer,
from transformers.data.data_collator import DataCollatorWithPadding
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from datasets import load_from_disk, Dataset, load_metric
import numpy as np
import torch

# %%
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('hfl/rbt3')

tokenizer.batch_encode_plus(
['一曲青溪一曲山', '鸟飞鱼跃白云间'],
truncation=True,
)

# %%
# 加载数据集
dataset_train = Dataset.from_file('./data/chn_senti_corp/chn_senti_corp-train.arrow')
dataset_test = Dataset.from_file('./data/chn_senti_corp/chn_senti_corp-test.arrow')
dataset_valid = Dataset.from_file('./data/chn_senti_corp/chn_senti_corp-validation.arrow')

# %%
# 缩小数据规模，便于测试
dataset_train= dataset_train.shuffle().select(range(3000))
dataset_test= dataset_test.shuffle().select(range(200))

# %%
#编码
def f(data):return tokenizer.batch_encode_plus(data['text'],truncation=True)

dataset_train=dataset_train.map(f,
batched=True,
batch_size=100,
# num_proc=4,
remove_columns=['text'])

# %%
dataset_test=dataset_test.map(f,
batched=True,
batch_size=100,
remove_columns=['text'])

# %%
def filter_func(data):return [len(i)<=512 for i in data['input_ids']]

dataset_train=dataset_train.filter(filter_func, batched=True, batch_size=100)
dataset_test=dataset_test.filter(filter_func, batched=True, batch_size=100)

# %%
model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('hfl/rbt3',num_labels=2)

# %%
#加载评价指标
metric = load_metric('accuracy')

#定义评价函数
from transformers.trainer_utils import EvalPrediction
def compute_metrics(eval_pred):logits, labels = eval_predlogits = logits.argmax(axis=1)return metric.compute(predictions=logits, references=labels)

# %%
#定义训练参数
args = TrainingArguments(output_dir='./output_dir/third/',evaluation_strategy='steps',eval_steps=30,save_strategy='steps',save_steps=30,num_train_epochs=2,learning_rate=1e-4,#定义学习率weight_decay=1e-2,per_device_eval_batch_size=16,per_device_train_batch_size=16,no_cuda=False,
)

# %%
#定义训练器
trainer = Trainer(
model=model,
args=args,
train_dataset=dataset_train,
eval_dataset=dataset_test,
compute_metrics=compute_metrics,
data_collator=DataCollatorWithPadding(tokenizer),
)

#评价模型
trainer.evaluate()
trainer.train()
trainer.evaluate()