从零开始大模型开发与微调：BERT实战文本分类

1. 背景介绍

随着人工智能的发展，自然语言处理技术也取得了显著的进步。文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，它可以将文本数据分为不同的类别，例如新闻、博客、小说等。在实际应用中，文本分类可以用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等。传统的文本分类方法通常基于手工特征工程和机器学习算法，然而，这些方法存在一些局限性，例如对文本数据的预处理要求高、特征工程复杂、模型泛化能力差等。近年来，基于深度学习的文本分类方法得到了广泛的关注和研究。这些方法利用深度学习模型自动学习文本的特征表示，从而提高了文本分类的准确性和泛化能力。其中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型，它在自然语言处理任务中取得了很好的效果。本文将介绍如何使用 BERT 进行文本分类，并通过实际案例展示其在文本分类任务中的应用。

2. 核心概念与联系

在介绍 BERT 之前，我们先了解一些相关的概念和联系。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个分支，旨在使计算机能够理解和处理自然语言。文本分类是 NLP 的一个重要任务，它将文本数据分为不同的类别。深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络来学习数据的特征和模式。在 NLP 中，深度学习模型通常用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。BERT 是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型，它在自然语言处理任务中取得了很好的效果。Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络架构，它在自然语言处理任务中具有很高的性能。BERT 是通过在大量文本上进行无监督学习训练得到的࿰