如果你的目标是希望模型能够生成接近标签中表达意思的回答，那么你需要使用一种不同的训练方法。传统的分类任务无法满足这个需求，因为分类任务只会让模型判断文本是否属于某个类别，而不会生成具体的回答。

适用的模型和任务

你需要使用生成式模型（如 GPT-3、T5 等）进行训练，任务类型也需要从分类任务转变为文本生成任务。具体来说，你可以使用序列到序列（Seq2Seq）模型来实现这个目标。

数据处理

数据需要包括输入文本和期望的输出文本，而不仅仅是标签。你可以将数据组织成对话对，即每个输入文本对应一个期望的输出文本。

示例数据

data = [
    ("I feel so depressed and anxious lately.", "It's important to talk to someone about how you're feeling. Consider reaching out to a mental health professional."),
    ("I am happy and content with my life.", "That's great to hear! Keep up the positive mindset."),
    # 添加更多数据...
]

数据分割

将数据分为训练集、验证集和测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

texts, responses = zip(*data)

train_texts, val_texts, train_responses, val_responses = train_test_split(texts, responses, test_size=0.2, random_state=42)

模型选择和微调

使用 T5 模型作为示例，T5 是一种强大的文本生成模型，适用于各种 NLP 任务。

安装依赖

首先，确保你安装了 transformers 库：

pip install transformers

代码示例

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration, Trainer, TrainingArguments
import torch

# 初始化分词器和模型
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small')

# 编码数据
train_encodings = tokenizer(list(train_texts), padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
train_targets = tokenizer(list(train_responses), padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

val_encodings = tokenizer(list(val_texts), padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
val_targets = tokenizer(list(val_responses), padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

# 创建数据集
class Seq2SeqDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, encodings, targets):
        self.encodings = encodings
        self.targets = targets

    def __getitem__(self, idx):
        item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}
        item['labels'] = torch.tensor(self.targets['input_ids'][idx])
        return item

    def __len__(self):
        return len(self.targets['input_ids'])

train_dataset = Seq2SeqDataset(train_encodings, train_targets)
val_dataset = Seq2SeqDataset(val_encodings, val_targets)

# 训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
    logging_steps=10,
    save_steps=500,
)

# 初始化Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset
)

# 开始训练
trainer.train()

评估和推理

训练完成后，可以使用以下代码进行推理：

# 推理示例
def generate_response(text):
    input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')
    outputs = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, early_stopping=True)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# 测试推理
test_text = "I feel so depressed and anxious lately."
response = generate_response(test_text)
print(response)  # 输出: "It's important to talk to someone about how you're feeling. Consider reaching out to a mental health professional."

总结

通过上述步骤，你可以训练一个生成式模型，使其能够根据输入文本生成接近标签中表达意思的回答。关键在于数据的组织方式和模型的选择。生成式模型（如 T5）适用于这种任务，通过微调这些模型，你可以实现高质量的文本生成。