Bag of Words Meets Bags of Popcorn
题意：
有很多条电影评论记录，问你每一条记录是积极性的评论还是消极性的评论。
数据处理：
1.首先这是文件是zip形式，要先解压，注意sep = ‘\t’。
2.加载预训练的 BERT 分词器 bert-base-uncased，用于将文本转换为模型可接受的输入格式。
3.将 pandas DataFrame 转换为 Hugging Face 的 Dataset 对象，便于与 Transformers 库集成。
4.定义 data_tokenize 函数，使用 BERT 分词器对文本进行分词、填充和截断，最大长度为 512。
5.对训练集、验证集和测试集应用分词函数。
6.将数据集格式设置为 PyTorch 张量，并指定需要使用的列。
7.加载预训练的 BERT 模型 bert-base-uncased，并修改最后一层以适配二分类任务(num_labels=2)。
建立模型：
1.训练参数配置：定义训练参数，包括评估策略、保存策略、学习率、批次大小、训练轮数、权重衰减、日志记录步长、最佳模型加载和保存限制。
2.训练器初始化：定义 Trainer 对象，指定模型、训练参数、训练集、验证集、评估指标和分词器。
3.调用 trainer.train() 开始训练模型。评估模型在验证集上的性能，并打印验证准确率。
代码：
!pip install transformers datasets scikit-learn pandas torch
import os
os.environ["WANDB_DISABLED"] = "true"
//注意这里要关掉实验跟踪功能，因为本题用了Hugging Face Transformers框架，该框架默认与WANDB集成。import sys
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from datasets import Dataset
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
import zipfiledef data_tokenize(data):return tokenizer(data['review'],padding='max_length',truncation=True,max_length=512)def compute_metrics(pred):labels = pred.label_idspreds = pred.predictions.argmax(-1)return {"accuracy": accuracy_score(labels, preds)}if __name__ == '__main__':input_dir = "/kaggle/input/word2vec-nlp-tutorial/"with zipfile.ZipFile(f"{input_dir}labeledTrainData.tsv.zip", "r") as zip_ref:zip_ref.extractall(".")with zipfile.ZipFile(f"{input_dir}testData.tsv.zip", "r") as zip_ref:zip_ref.extractall(".")data_train_pre = pd.read_csv('labeledTrainData.tsv',sep='\t')data_test_pre = pd.read_csv('testData.tsv',sep='\t')X = data_train_pre['review']Y = data_train_pre['sentiment']X = X[:30000]Y = Y[:30000]X_train,X_val,Y_train,Y_val = train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=42)tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')data_train = Dataset.from_dict({'review':X_train.tolist(),'label':Y_train.tolist()})data_val = Dataset.from_dict({'review':X_val.tolist(),'label':Y_val.tolist()})data_test = Dataset.from_dict({'review': data_test_pre['review'].tolist()})data_train = data_train.map(data_tokenize,batched=True)data_val = data_val.map(data_tokenize,batched=True)data_test = data_test.map(data_tokenize,batched=True)data_train.set_format(type='torch',columns=['input_ids','attention_mask','label'])data_val.set_format(type='torch',columns=['input_ids','attention_mask','label'])data_test.set_format(type='torch',columns=['input_ids','attention_mask'])bert_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased',num_labels=2)training_args = TrainingArguments(eval_strategy="epoch",save_strategy="epoch",learning_rate=3e-5,per_device_train_batch_size=32,per_device_eval_batch_size=32,num_train_epochs=5,weight_decay=0.01,logging_steps=10,load_best_model_at_end=True,metric_for_best_model="accuracy",save_total_limit=2,fp16=True,)trainer = Trainer(model=bert_model,args=training_args,train_dataset=data_train,eval_dataset=data_val,compute_metrics=compute_metrics,tokenizer=tokenizer,)trainer.train()print("val accuracy: ",trainer.evaluate()['eval_accuracy'])Submission = pd.DataFrame({'id': data_test_pre['id'],'sentiment': trainer.predict(data_test).predictions.argmax(-1)})Submission.to_csv("/kaggle/working/submission.csv", index=False)