基于PyTorch和BERT的电商情感多分类任务

在本文中，我们将使用PyTorch和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）来实现一个电商情感多分类任务。电商情感多分类任务是指根据用户对商品或服务的评价，将其划分为多个情感类别，如积极、消极或中立。通过完成这个任务，我们可以对用户的情感倾向进行分析，从而提供有关产品改进或市场策略制定的洞察。

BERT是一种预训练的深度双向Transformer模型，在自然语言处理领域表现出色。我们将使用Hugging Face库中的transformers包来访问BERT模型，并利用PyTorch框架来构建我们的分类器。

首先，我们需要准备数据集。我们将使用一个包含用户评论和与之相关的情感类别标签的电商数据集。数据集应该被分成训练集、验证集和测试集。可以从开源数据集中获取这样的电商评论数据集，或者根据自己的需求创建。

接下来，我们导入所需的库和模块：

import torch
from torch.utils.data import