在本研究中介绍了一种基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的文本极性情感识别系统。系统通过PyQt5实现用户界面，允许用户输入文本并对其进行情感分类。本系统结合自然语言处理技术和深度学习模型，能够对文本数据进行精确的情感分析。
项目信息
编号：PDL-1
大小：750M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
需要安装依赖包：
– python==3.8.5
– pip install numpy==1.24.4
– pip install pillow==10.3.0
– pip install torch==2.3.0
– pip install torchvision==0.18.0
– pip install tokenizers==0.19.1
– pip install matplotlib==3.7.5
– pip install scikit-learn==1.3.2
– pip install pandas==2.0.3
– pip install pillow==10.3.0
项目介绍
– 数据预处理：从CSV文件中加载数据并进行清洗，过滤掉长度为0或超过512个字符的文本数据。
– 模型配置和加载：采用预训练的BERT模型，并根据情感分类任务设置配置文件。模型通过PyTorch框架进行加载和训练。
– 训练过程：在训练过程中，使用AdamW优化器对模型进行优化，计算训练集和验证集的损失和准确率，并保存最优模型。
– 评估与分析：在测试集上评估模型性能，包括准确率、召回率、精确率和F1值，并绘制混淆矩阵、ROC曲线和PR曲线。
– 用户界面：通过PyQt5实现用户界面，用户可以输入文本进行情感识别，查看识别结果，并管理历史识别记录。
实验结果表明，该系统在文本情感识别任务中具有较高的准确性和稳定性，能够有效地进行情感分类。本文的方法为文本情感分析提供了一种高效的解决方案，并且可以扩展到其他自然语言处理任务中。
项目数据
Tipps：确保这两个文件存在并位于 data 目录下。
– 数据集：微博评论情感分析二分类数据集。训练集有71606条文本，验证集23869条文本，测试集23869条文本。
– 扩充数据集：如果有更多的文本样本和对应的标签，请按照相同的格式添加到 data.txt 中。
– 定义分类标签，每一行表示一个分类标签。
– 包含待分类的文本和对应的标签。
项目结构
– 训练模型：train.py
– 程序运行：main.py
代码讲解
Tipps：仅对train.py和main.py部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
-train.py
-main.py
运行效果
– 运行main.m。
性能评估
– 运行train.py
– 显示了模型在训练过程中每个时期的准确率变化情况。
– 混淆矩阵图。
– 模型在训练过程中每个时期的损失值变化情况。
– 模型的ROC曲线图。
– 模型的精确率-召回率曲线
项目文档
Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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