中文Bert情感分析项目.zip

#### 1.项目介绍 ​ 此项目是一个TensorFlow Bert的情感分析（二分类）项目。工程代码参考 google-research的Bert（https://github.com/google-research/bert）。在该工程上做了如下修改： ​ ①对代码进行了中文注释 ​ ②移除一些不必要的文件 ​ ③添加中文数据集，对中文数据集进行预处理Process，并在Bert上层构建二分类全连接神经网络 #### 2.工程介绍  ​ data：是存放数据集的文件夹，BERT读取数据集默认是tsv文件 ​ model_output：是模型训练输出的参数文件 ​ pretrain_model：是预训练模型存放位置，这部分模型参数 可选择 Google预训练的BERT-Base, Chinese中文模型 （https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip），若是英文数据集，可以参考 google-research/Bert 列出的其他预训练模型。 ​ #### 3.运行命令 ```shell # 训练启动命令 # python run_classifier.py --task_name=news --do_train=true --do_eval=true --data_dir=data --vocab_file=./pretrain_model/chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt --bert_config_file=./pretrain_model/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json --init_checkpoint=./pretrain_model/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt --max_seq_length=300 --train_batch_size=4 --learning_rate=2e-5 --num_train_epochs=3.0 --output_dir=./model_output/ python run_classifier.py --task_name=news # 任务名 --do_train=true # 是否训练 --do_eval=true # 是否评估 --data_dir=data # 数据存放位置 --vocab_file=./pretrain_model/chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt # 词表文件位置 --bert_config_file=./pretrain_model/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json # bert模型配置参数 --init_checkpoint=./pretrain_model/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt # 已预训练好的Bert模型参数 --max_seq_length=300 # 输入最多300个词 --train_batch_size=4 # batch size --learning_rate=2e-5 # 学习率 --num_train_epochs=3.0 # 训练轮次 --output_dir=./model_output/ # 模型输出结果 ```