以下是改写后的内容：

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导入所需的库

本文档需要使用多个Python库来实现文本分类任务。我们将使用PyTorch及其相关工具，Keras中的序列处理功能，以及Scikit-Learn中的数据分割模块。此外，我们还需要XLNet模型和其对应的tokenizer。

python import torch from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from sklearn.model_selection import train_test_split from pytorch_transformers import XLNetForSequenceClassification, XLNetTokenizer from pytorch_transformers import AdamW import pandas as pd import numpy as np

安装必要的软件包

如果你还没有安装pytorch-transformers，可以通过以下命令安装：

shell pip install pytorch-transformers

数据集格式

我们的数据集是一个CSV文件，包含了四个字段，但我们只需要用到第二列（文本标签）和第四列（实际文本）。这些文本将用于分类任务。

读取数据

使用Pandas库可以方便地读取CSV文件中的数据。我们将读取文件并提取文本和相应的标签。

python df = pd.read_csv("in_domain_train.tsv", delimiter='t', header=None, names=['source', 'label', 'notes', 'text']) texts = df.text.values labels = df.label.values

构建数据格式

XLNet模型需要特定格式的输入。我们需要对每个文本进行处理，添加分隔符，并将其转换为数字形式。

python tokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained('xlnet-base-cased', do_lower_case=True) formatted_texts = [text + " [SEP] [CLS]" for text in texts] tokenized_texts = [tokenizer.tokenize(sent) for sent in formatted_texts] input_ids = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(x) for x in tokenized_texts] MAX_LEN = 25 input_ids = pad_sequences(input_ids, maxlen=MAX_LEN, dtype="long", truncating="post", padding="post")

数据分割

接下来，我们将数据分为训练集和验证集，以评估模型性能。

```python traininputs, validationinputs, trainlabels, validationlabels = traintestsplit( inputids, labels, randomstate=2019, testsize=0.1 ) trainmasks, validationmasks, _, _ = traintestsplit( inputids, inputids, randomstate=2019, test_size=0.1 )

traininputs = torch.tensor(traininputs) validationinputs = torch.tensor(validationinputs) trainlabels = torch.tensor(trainlabels) validationlabels = torch.tensor(validationlabels) trainmasks = torch.tensor(trainmasks) validationmasks = torch.tensor(validationmasks) ```

创建数据加载器

我们将创建数据加载器来批量处理训练和验证数据。

```python batchsize = 32 traindata = TensorDataset(traininputs, trainmasks, trainlabels) trainsampler = RandomSampler(traindata) traindataloader = DataLoader(traindata, sampler=trainsampler, batchsize=batchsize)

validationdata = TensorDataset(validationinputs, validationmasks, validationlabels) validationsampler = SequentialSampler(validationdata) validationdataloader = DataLoader(validationdata, sampler=validationsampler, batchsize=batch_size) ```

初始化模型

我们将使用预训练的XLNet模型来进行文本分类。

python model = XLNetForSequenceClassification.from_pretrained("xlnet-base-cased", num_labels=2)

定义优化器

为了优化模型参数，我们将使用AdamW优化器。这个优化器会避免对某些参数进行权重衰减。

python param_optimizer = list(model.named_parameters()) no_decay = ['bias', 'gamma', 'beta'] optimizer_grouped_parameters = [ {'params': [p for n, p in param_optimizer if not any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay_rate': 0.01}, {'params': [p for n, p in param_optimizer if any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay_rate': 0.0} ] optimizer = AdamW(optimizer_grouped_parameters, lr=2e-5)

训练模型

最后，我们将使用训练数据对模型进行训练，并在验证数据上进行测试。

```python

训练过程...

```

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以上是对原文的改写，保持了原有的逻辑结构和信息点，但采用了不同的表达方式。