Paddle上手实战——NLP经典cls任务“推特文本情感13分类”

Paddle上手实战——NLP经典cls任务“推特文本情感13分类”

实战背景介绍

数据地址：https://www.heywhale.com/home/activity/detail/611cbe90ba12a0001753d1e9/content

Twitter推文具备多重特性，首要之处在于其与Facebook的显著区别——其完全基于文本形式，通过Twitter接口可轻松注册并下载，从而便于作为自然语言处理研究所需的语料库。此外，Twitter明确规定了每篇推文的长度上限为140个字符，实际推文的长短各异，但普遍偏短，部分推文甚至仅包含一个句子或短语，这增加了对其进行情感分类标注的复杂性和挑战性。再者，推文往往具有即兴性，内容中富含情感元素，口语化表达较为普遍，缩写和网络用语频繁出现，情绪符号、新词和俚语亦屡见不鲜，这使得其与正式文本存在显著区别。因此，若采用适用于正式文本的情感分类方法对Twitter推文进行情感分析，其效果往往不尽如人意。

公众情感在多个领域，如电影评论、消费者信心、政治选举以及股票走势预测等，正日益展现出其重要的影响力。针对公共媒体内容进行情感分析，已成为分析公众情感的一项基础性任务，其重要性不言而喻。

准备数据集

数据集基于推特用户发表的推文数据集，并且针对部分字段做出了一定的调整，所有的字段信息请以本练习赛提供的字段信息为准
字段信息内容参考如下：

1. tweet_id string 推文数据的唯一ID，比如test_0，train_1024
2. content string 推特内容
3. label int 推特情感的类别，共13种情感

其中训练集train.csv包含3w条数据，字段包括tweet_id,content,label；测试集test.csv包含1w条数据，字段包括tweet_id,content。

tweet_id,content,label
tweet_1,Layin n bed with a headache  ughhhh...waitin on your call...,1
tweet_2,Funeral ceremony...gloomy friday...,1
tweet_3,wants to hang out with friends SOON!,2
tweet_4,"@dannycastillo We want to trade with someone who has Houston tickets, but no one will.",3
tweet_5,"I should be sleep, but im not! thinking about an old friend who I want. but he's married now. damn, & he wants me 2! scandalous!",1
tweet_6,Hmmm. 
http://www.djhero.com/ is down,4
tweet_7,@charviray Charlene my love. I miss you,1
tweet_8,cant fall asleep,3

加载数据集

加载数据集

在数据分析和机器学习的项目中，加载数据集是至关重要的一步。数据集的质量、格式和完整性直接影响到后续的分析和模型训练的效果。在本章节中，我们将详细讨论如何加载数据集，并对其进行初步的处理和检查。

一、数据集来源与选择

首先，我们需要明确数据集的来源。数据集可以来自公开的数据仓库、研究机构、商业平台或者通过爬虫等方式自行获取。在选择数据集时，需要考虑数据集的可靠性、时效性、相关性和规模。对于Twitter推文这样的文本数据，我们可能需要从Twitter API或者相关的第三方数据源获取。

二、数据加载方式

数据加载的方式取决于数据的存储格式和所使用的编程环境。对于文本数据，常见的存储格式包括CSV、JSON、TXT等。在Python环境中，我们可以使用pandas库来加载这些数据。

例如，对于CSV格式的数据，可以使用以下代码加载：

import pandas as pd  # 假设数据集名为'tweets.csv'  
data = pd.read_csv('tweets.csv')

对于JSON格式的数据，可以使用：

import pandas as pd  # 假设数据集名为'tweets.json'  
data = pd.read_json('tweets.json')

如果数据存储在数据库中，则需要使用相应的数据库连接和查询语句来加载数据。

三、数据初步处理

加载数据后，通常需要进行一些初步的处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。对于Twitter推文数据，可能需要去除无关字符、标点符号、停用词等，并进行文本编码转换。

例如，我们可以使用正则表达式来去除推文中的URL和特殊字符：

import re  # 定义一个函数来清洗推文  
def clean_tweet(tweet):  tweet = re.sub(r'http\S+', '', tweet)  # 去除URL  tweet = re.sub(r'[^\w\s]', '', tweet)  # 去除特殊字符  return tweet  # 应用清洗函数到数据集中的每一行  
data['clean_tweet'] = data['tweet'].apply(clean_tweet)

四、数据检查

加载并初步处理数据后，我们需要对数据进行检查，以确保数据的完整性和准确性。这包括检查数据的行数和列数、检查是否有缺失值、检查数据的分布情况等。

# 检查数据集的形状（行数和列数）  
print(data.shape)  # 检查缺失值  
print(data.isnull().sum())  # 查看数据分布（例如，查看某个字段的唯一值数量）  
print(data['column_name'].nunique())

通过这些检查，我们可以对数据的整体情况有一个大致的了解，并为后续的分析和建模工作做好准备。

综上所述，加载数据集是数据分析和机器学习项目中的关键步骤。通过选择合适的数据源、使用适当的加载方式、进行初步的数据处理和检查，我们可以确保数据的质量和可用性，为后续的工作奠定坚实的基础。

本数据集实战代码

def read(pd_data):for index, item in pd_data.iterrows():       yield {'text': item['content'], 'label': item['label'], 'qid': item['tweet_id'].strip('tweet_')}

# 分割训练集、测试机
from paddle.io import Dataset, Subset
from paddlenlp.datasets import MapDataset
from paddlenlp.datasets import load_datasetdataset = load_dataset(read, pd_data=train,lazy=False)
dev_ds = Subset(dataset=dataset, indices=[i for i in range(len(dataset)) if i % 5 == 1])
train_ds = Subset(dataset=dataset, indices=[i for i in range(len(dataset)) if i % 5 != 1])

for i in range(5):print(train_ds[i])

# 在转换为MapDataset类型
train_ds = MapDataset(train_ds)
dev_ds = MapDataset(dev_ds)
print(len(train_ds))
print(len(de