在Keras中用Bert进行情感分析
之前在 BERT实战——基于Keras 一文中介绍了两个库 keras_bert 和 bert4keras，但是由于 bert4keras 处于开发阶段，有些函数名称和位置等等发生了变化，那篇文章只用了 bert4keras 进行情感分析，新开了一篇文章将 2 个库都用一遍， bert4keras 也使用最新版本。害怕 bert4keras 后续继续变化，需要稳定的可以先采用 keras_bert 。 数据集： https://github.com/bojone/bert4keras/tree/master/examples/datasets 1.使用keras_bert 配置一些超参数，导入需要的包和设置文件路径 import json import numpy as np import pandas as pdfrom keras_bert import load_trained_model_from_checkpoint, Tokenizer# 超参数 maxlen = 100 batch_size = 16 droup_out_rate = 0.5 learning_rate = 1e-5 epochs = 15 path_prefix = "./test" # 预训练模型目录 config_path = path_prefix + "/chinese_L-12_H-768