基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别

模型概述

BERT（双向编码器表征量）是Google于2018年发布的一种先进语言模型，基于Transformer架构，具备双向上下文理解功能。BERT的预训练方法创新性地结合了两种任务：

1. Masked Language Model (MLM)：在训练过程中随机掩盖15%的单词，进行三种处理：

   • 80%的单词用[Mask]替换。
   • 10%的单词用其他随机单词替换。
   • 10%的单词保持不变。

   这一方法使模型能够学习上下文中的词语关系。

2. Next Sentence Prediction (NSP)：该任务旨在帮助模型理解句子之间的逻辑关系。输入为两个句子A和B，其中一半的B是A的下一句，模型需要预测B是否为A的后续句子。

经过预训练，BERT保存了其词嵌入和Transformer权重，支持下游任务的微调，如文本分类、相似度判断和阅读理解等。

对话情绪识别

对话情绪识别（Emotion Detection）专注于在智能对话中自动识别用户情绪，分类为积极、消极或中性。该技术在聊天机器人和客户服务中尤为重要，能够帮助企业提升对话质量，优化用户交互体验，并降低人工质检成本。

数据集

本项目使用的情绪识别数据集来自百度飞桨团队，包含标注好的机器人聊天记录。数据集结构为两列，使用制表符（‘\t’）分隔：

• 第一列为情绪标签（0：消极；1：中性；2：积极）。
• 第二列为经过分词的文本内容。

示例数据：

label--text_a
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

数据预处理

数据预处理步骤包括：

• 数据加载：读取数据文件并进行格式转换。
• Tokenize处理：将文本分解为词语。
• Padding操作：对不同长度的文本进行填充，确保输入一致性。

由于在昇腾NPU环境下不支持动态Shape，预处理采用静态Shape方式。

模型构建

模型使用BertForSequenceClassification构建情感分类器，加载预训练权重，设置情感三分类的超参数。训练过程中应用自动混合精度技术，以提高训练速度和性能。主要步骤包括：

1. 实例化优化器。
2. 设置评价指标（例如准确率）。
3. 定义模型训练的权重保存策略。
4. 构建训练器并开始训练。

模型验证与推理

在模型训练完成后，使用验证集评估模型的效果，主要关注准确率等指标，以确定模型的性能。

推理阶段

推理阶段涉及以下步骤：

• 遍历推理数据集，使用训练好的模型进行情感预测。
• 将预测结果与真实标签进行比对，展示模型的效果。

此外，用户还可以输入自定义数据进行推理，测试模型在不同情境下的泛化能力。

总结

通过BERT模型实现对话情绪识别，不仅能够有效识别用户情感，还能在实际应用中提升用户体验及服务质量。这一技术在智能客服和社交聊天场景中的应用价值显著。