人工智能入门实战：使用BERT模型进行文本分类_bert实现文本分类

1.背景介绍

随着人工智能和机器学习领域的飞速发展，越来越多的应用在各个领域中得到落地。文本分类作为其中一个应用场景，其核心目标是将给定的文本划分到不同的类别中，比如新闻、博客等。而机器学习模型往往能够基于文本的结构和特征提取，对文本进行自动化的分类识别。因此，本文主要讨论如何使用预训练好的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型来进行文本分类。

什么是BERT？ BERT是由Google在2018年10月发布的一项神经网络语言模型，通过对大量语料库数据进行预训练，可用于自然语言处理任务。该模型结构复杂，但它最大的特点就是它采用了双向编码器结构，其中两个方向分别编码输入序列的信息，从而解决了一系列序列标注任务中的标注偏差问题。BERT模型已经成功应用于各项自然语言处理任务中，如命名实体识别、情感分析、文本摘要等。

BERT模型最初的版本是WordPiece模型，它将单词拆分成多个子词，例如“president”可以拆分成“pre##sident”。但是WordPiece模型的性能比较弱，且不利于处理长文本。为了解决这些问题，之后的BERT模型又改进了分词策略，引入Byte Pair Encoding (BPE)算法。

本文使用的是英文语料库News Corpus，它由约120万篇新闻文章组成，涵盖了许多领域的新闻。以下为其样例：

The Collins T400 truck driver has died of a heart attack on his way to work last week after years of riding with his family in high speed traffic.