作者 | Eric Fillion
编译 | VK
来源 | Towards Data Science
文本分类是NLP最常见的应用。与大多数NLP应用一样，Transformer模型近年来在该领域占据主导地位。
在本文中，我们将讨论如何使用Python包（我是名为Happy Transformer的主要维护者）实现和训练文本分类Transformer模型，该包只需几行代码。
Happy Transformer构建在Hugging Face的transformers库之上，允许程序员只需几行代码即可实现和训练Transformer模型。
在Hugging Face的模型网络上，有100种预训练文本分类模型可供选择。
因此，我建议，在你花费太多时间担心模型训练之前，先看看是否有人已经为你的特定应用程序对模型进行了微调。
例如，我已经制作了关于如何实现用于情绪分析和仇恨语音检测的预训练Transformer模型的内容。
在本教程中，我们将实现一个名为finbert的模型，该模型由一家名为Prosus的公司创建。该模型检测金融数据的情绪。
Happy Transformer在PyPI上可用，因此我们可以用一行代码安装它。
pip install happytransformer
让我们导入一个名为HappyTextClassification的类，我们将使用它加载模型。
from happytransformer import HappyTextClassification
从这里，我们可以使用HappyTextClassification类为模型实例化一个对象。
第一个position参数指定模型的类型。例如，“BERT”、“ROBERTA”和“ALBERT”都是有效的模型名称。第二个position参数表示模型的名称，可以在模型的网页上找到。最后一个参数是一个名为“num_labels”的参数，它指定模型拥有的类的数量。在本例中，模型有三个标签：“正”、“中性”和“负”
重要提示：实例化模型时不要忘记设置num_labels。否则，可能会发生错误。
happy_tc = HappyTextClassification('BERT', 'ProsusAI/finbert', num_labels=3)
我们可以使用“classify_text”方法，只需一行代码即可开始对文本进行分类
result = happy_tc.classify_text('Tesla's stock just increased by 20%')
让我们把结果打印出来，以便更好地理解它。
print(result)
Output: TextClassificationResult(label=’positive’, score=0.929110586643219)
如你所见，输出是一个数据类，有两个变量：“label”和“score”。
label是一个字符串，用于指示输入被分类到哪个类。“score”变量指定模型将答案分配为浮点数的概率。我们不能孤立这两个变量。
print(result.label)
print(result.score)
Result:
positive
0.929110586643219
下面是另一个示例。
result = happy_tc.classify_text('The price of gold just dropped by 5%')
print(result.label)
print(result.score)
Output:
negative
0.8852565288543701
现在我们来讨论训练。我们将训练一个模型来检测与NLP相关的文本情感。我们将仅使用两个示例进行训练—当然，这还不足以可靠地训练模型。但是，这只是为了示范。
我们必须创建一个包含两列的CSV文件：文本和标签。文本列包含我们希望分类的文本。“标签”列将标签类型包含为大于或等于0的整数。下表给出了训练CSV的示例。
下面是生成上述CSV文件的代码：
import csv
cases= [('Wow I love using BERT for text classification', 0), ('I hate NLP', 1)]
with open('train.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['text', 'label'])
for case in cases:
writer.writerow([case[0], case[1]])
首先，我们将安装DistilBERT的普通版本作为起点。还有其他模型可以使用，如 BERT, ALBERT, RoBERTa等。更多型号请访问Hugging Face的模型网络：https://huggingface.co/models。
happy_tc = HappyTextClassification(model_type='DISTILBERT', model_name='distilbert-base-uncased', num_labels=2)
然后，我们可以使用新实例化的类简单地调用方法“train”。
happy_tc.train('train.csv')
就这样！我们刚刚训练了模型。我们现在可以使用它，就像我们在上一节中所做的那样。例如，你现在可以像以前一样调用“happy_tc.classify_text”，并将使用新的微调模型。
通过使用一个名为“TCTrainArgs”的类，我们可以轻松地修改学习参数，例如epoch数、学习率等。
from happytransformer import TCTrainArgs
现在，我们可以使用TCTrainArgs类创建一个对象来包含训练参数。可以修改的参数列表:https://happytransformer.com/text-classification/finetuning/。让我们将默认的训练次数从3增加到5。
args = TCTrainArgs(num_train_epochs=5)
让我们像以前一样调用happy_tc的train方法，但这次将args对象传递到该方法的args参数中。
happy_tc.train('train.csv', args=args)
好了，我们修改了学习参数！
HappyTextGeneration对象有一个内置方法，允许你快速评估模型。
首先，按照训练中讨论的格式格式化数据，然后调用“.eval”方法。为了简单起见，让我们使用训练文件进行评估。
result = happy_tc.eval('train.csv')
print(result)
Result: EvalResult(loss=0.2848379611968994)
然后我们可以像这样分离损失变量：
print(result.loss)
Output: 0.2848379611968994
我建议你将整体数据的一部分用于训练，另一部分用于评估。然后，在训练前后评估你的模型。如果损失减少，则表示你的模型已学习。
你还可以创建数据的第三部分，用于运行实验，以找到最佳的学习参数
就这样！你刚刚学习了如何实现和训练文本分类Transformer模型。使用Happy Transformer只需几行就可以完成这么多工作!。
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