【Bert、T5、GPT】transformers在文本分类和情感分析中的fine-tune方法

这是一个关于情感分类的项目，主要介绍了使用Bert、T5、GPT等transformers模型对emotion数据集进行文本分类和情感分析的fine-tune方法。首先对emotion数据集进行预处理和分析，然后将数据集进行分词和模型输入形式的处理。接着加载预训练的文本分类模型，在emotion数据集上进行fine-tuning，并对训练好的模型进行效果评估，包括F1、Precision和Recall等指标。另外，还介绍了distilbert-base-uncased模型的特点和参数量，并提及了在多GPU模式下的样本数量设置。总结了Bert、T5、GPT等transformers模型在文本分类和情感分析中的应用和优势。