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做网站有什么必要市场营销咨询

wzjs 2025/7/23 2:08:16

做网站有什么必要,市场营销咨询,长沙视频制作公司,辽宁省人民政府机关幼儿园基于 BERT 微调一个意图识别（Intent Classification）模型，你的意图类别包括： 查询天气获取新闻咨询想听音乐想添加备忘查询备忘获取家政服务结束对话增加音量减小音量其他具体实现步骤（详细版） 1. 准备你…

基于 BERT 微调一个意图识别（Intent Classification）模型，你的意图类别包括：

查询天气
获取新闻咨询
想听音乐
想添加备忘
查询备忘
获取家政服务
结束对话
增加音量
减小音量
其他

具体实现步骤（详细版）

1. 准备你的数据集

你的数据集应该是这样的格式（通常是 CSV 或 JSON）：

text	label
今天上海天气怎么样？	查询天气
给我放首轻音乐	想听音乐
新闻头条是什么？	获取新闻咨询
记一下明天开会	想添加备忘
查看一下我的备忘录	查询备忘
叫个钟点工来打扫	获取家政服务
不聊了，再见	结束对话
声音大一点	增加音量
小点声	减小音量
乱说的话	其他

每一行是一个用户输入（text）和它对应的意图（label）。

注意：BERT只能识别数字标签，所以需要把意图文字映射成数字，比如：

label2id = {"查询天气": 0,"获取新闻咨询": 1,"想听音乐": 2,"想添加备忘": 3,"查询备忘": 4,"获取家政服务": 5,"结束对话": 6,"增加音量": 7,"减小音量": 8,"其他": 9
}
id2label = {v: k for k, v in label2id.items()}

2. 安装需要的库

pip install transformers datasets torch scikit-learn

3. 代码：BERT意图识别模型训练

import torch
from datasets import load_dataset, Dataset
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from sklearn.model_selection import train_test_split# 1. 准备数据
texts = ["今天上海天气怎么样？", "给我放首轻音乐", "新闻头条是什么？","记一下明天开会", "查看一下我的备忘录", "叫个钟点工来打扫","不聊了，再见", "声音大一点", "小点声", "乱说的话"
]
labels = [0, 2, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]  # 使用数字标签# 切分成训练集和验证集
train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2, random_state=42
)# 2. 加载分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")# 3. 对数据进行编码
def tokenize_function(texts):return tokenizer(texts, padding="max_length", truncation=True, max_length=32)train_encodings = tokenize_function(train_texts)
val_encodings = tokenize_function(val_texts)# 4. 构建 PyTorch Dataset
class IntentDataset(torch.utils.data.Dataset):def __init__(self, encodings, labels):self.encodings = encodingsself.labels = labelsdef __len__(self):return len(self.labels)def __getitem__(self, idx):item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}item["labels"] = torch.tensor(self.labels[idx])return itemtrain_dataset = IntentDataset(train_encodings, train_labels)
val_dataset = IntentDataset(val_encodings, val_labels)# 5. 加载预训练BERT分类模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=10)# 6. 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(output_dir="./results",num_train_epochs=5,per_device_train_batch_size=8,per_device_eval_batch_size=8,evaluation_strategy="epoch",save_strategy="epoch",logging_dir="./logs",logging_steps=10,learning_rate=2e-5,
)# 7. 用Trainer训练
trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=val_dataset,
)trainer.train()

4. 训练好以后，保存模型

model.save_pretrained("./intent_bert_model")
tokenizer.save_pretrained("./intent_bert_model")

5. 推理（用来预测意图）

from transformers import pipeline# 加载保存好的模型
classifier = pipeline("text-classification", model="./intent_bert_model", tokenizer="./intent_bert_model", device=0 if torch.cuda.is_available() else -1)# 测试
text = "帮我叫个保洁阿姨"
prediction = classifier(text)
predicted_label = int(prediction[0]["label"].split("_")[-1])  # 如果是默认模型格式
print(f"预测的标签是：{id2label[predicted_label]}")