A245-基于BERT+MLP模型的仇恨言论文本分类

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数据说明

包含3个字段：id，文本内容，文本内容对应的类别

具体类别为：是否为仇恨言论

1. 项目概述

本项目旨在构建一个基于BERT嵌入的文本分类模型。通过对原始文本数据进行清洗和预处理，利用BERT提取文本特征，并使用神经网络进行分类任务。模型的性能通过准确率、混淆矩阵以及分类报告进行评估。

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2. 数据处理流程

数据读取与检查： 首先，从本地CSV文件中读取数据，仅选取前2000条记录进行处理。读取后，展示前几条数据以检查数据格式和字段信息。

缺失值处理： 统计每一列中的缺失值数量，特别关注Data字段，删除其中包含缺失值的记录，确保数据完整性。

文本清洗：

• 去除文本两端多余的空白字符。

• 合并多余的空格，确保文本格式整洁。

• 删除文本中的特殊字符，仅保留字母、数字以及常用标点符号。

• 过滤掉少于两个单词的短文本，以保证数据的有效性。

重复数据处理： 在清洗完成后，删除Data字段中重复的文本，避免模型训练时受到重复样本的干扰。

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3. 特征提取

加载预训练BERT模型： 使用本地预训练的BERT模型和对应的分词器，将文本数据转换为BERT所需的输入格式。

文本编码与嵌入提取： 每条文本数据经过分词处理后，输入到BERT模型中，提取其对应的嵌入向量。使用BERT模型输出中的[CLS]向量，作为每条文本的全局语义表示，便于后续分类任务使用。

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4. 模型构建与训练

神经网络模型设计： 构建一个简单的多层感知机（MLP）模型，输入层接收BERT嵌入向量，经过两层隐藏层（分别包含512和256个神经元）和ReLU激活函数，最后输出二分类结果。为防止过拟合，引入Dropout层。

损失函数与优化器： 采用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）进行多分类任务，优化器使用Adam算法，设置学习率为0.001。

模型训练： 在训练过程中，模型对训练数据进行多轮迭代，优化参数以最小化损失函数。每两轮训练输出一次当前的损失值，便于监控模型的训练状态。

损失曲线可视化： 训练结束后，将每轮的损失值绘制成折线图，以观察模型的收敛情况和学习效果。

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5. 模型评估

测试集预测： 将训练好的模型应用于测试集，预测每条文本的分类结果。

准确率计算： 统计测试集中模型预测正确的样本数量，计算整体准确率，衡量模型性能。

混淆矩阵可视化： 生成混淆矩阵，以热力图的形式展示模型在各类别上的分类效果，便于直观了解模型的分类误差和混淆情况。

分类报告： 输出分类报告，包括每个类别的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数，全面评估模型在不同类别上的表现。

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6. 总结

本项目通过BERT模型提取文本特征，结合神经网络进行分类任务，展示了自然语言处理和深度学习的结合应用。经过数据清洗、特征提取、模型训练和评估，最终构建了一个能够有效分类文本数据的模型。模型的性能可以通过调整网络结构、优化参数或进一步清洗数据来改进。