0 BERT模型简介

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于多层Transformer编码器的预训练语言模型，由Google在2018年提出。BERT的核心技术是Transformer，它是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于处理序列化数据，特别擅长捕捉长距离依赖关系。

BERT模型的主要创新点都在预训练（pre-train）方法上，BERT通过两种预训练任务来学习语言表示：Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)。

1. Masked Language Model (MLM):

   在MLM任务中，BERT随机遮蔽输入句子中的一些单词（例如，用特殊标记[MASK]替换），然后预测这些遮蔽单词。

2. Next Sentence Prediction (NSP):

   NSP任务用于预测两个句子是否是连续的，这有助于模型学习句子级别的关系。

• 在用Masked Language Model方法训练BERT的时候，随机把语料库中15%的单词做Mask操作。这15%的单词做Mask操作分为三种情况：80%的单词直接用[Mask]替换、10%的单词直接替换成另一个新的单词、10%的单词保持不变。
• 因为涉及到Question Answering (QA) 和 Natural Language Inference (NLI)之类的任务，增加了Next Sentence Prediction预训练任务，目的是让模型理解两个句子之间的联系。与Masked Language Model任务相比，Next Sentence Prediction更简单些，训练的输入是句子A和B，B有一半的几率是A的下一句，输入这两个句子，BERT模型预测B是不是A的下一句。

BERT预训练之后，会保存它的Embedding table和12层Transformer权重（BERT-BASE）或24层Transformer权重（BERT-LARGE）。使用预训练好的BERT模型可以对下游任务进行微调（Fine-tuning），比如：文本分类、相似度判断、阅读理解等。

对话情绪识别（Emotion Detection，简称EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪，针对智能对话场景中的用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度，情绪类型分为积极、消极、中性。 对话情绪识别适用于聊天、客服等多个场景，能够帮助企业更好地把握对话质量、改善产品的用户交互体验，也能分析客服服务质量、降低人工质检成本。

下面以一个文本情感分类任务为例子来说明BERT模型的整个应用过程。

1 数据集

这里提供一份已标注的、经过分词预处理的机器人聊天数据集，来自于百度飞桨团队。数据由两列组成，以制表符（'\t'）分隔，第一列是情绪分类的类别（0表示消极；1表示中性；2表示积极），第二列是以空格分词的中文文本，如下示例，文件为 utf8 编码。

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0--谁骂人了？我从来不骂人，我骂的都不是人，你是人吗 ？

1--我有事等会儿就回来和你聊

2--我见到你很高兴谢谢你帮我

这部分主要包括数据集读取，数据格式转换，数据 Tokenize 处理和 pad 操作。（代码详原文链接）

• 数据加载和数据预处理

新建 process_dataset 函数用于数据加载和数据预处理，具体内容可见代码注释。（代码详原文链接）

2 模型构建

1. 通过 BertForSequenceClassification 构建用于情感分类的 BERT 模型，加载预训练权重，设置情感三分类的超参数自动构建模型。
2. 后面对模型采用自动混合精度操作，提高训练的速度，然后实例化优化器。
3. 紧接着实例化评价指标，设置模型训练的权重保存策略。
4. 最后就是构建训练器，模型开始训练。（代码详原文链接）

3 模型验证

将验证数据集加再进训练好的模型，对数据集进行验证，查看模型在验证数据上面的效果，此处的评价指标为准确率。（代码详原文链接）

4 模型推理

遍历推理数据集，将结果与标签进行统一展示。（代码详原文链接）

5 自定义推理数据集

自己输入推理数据，展示模型的泛化能力。（代码详原文链接）