使用BERT进行文本分类_tfbertforsequenceclassification

1. 简介

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由谷歌团队于2018年提出的一种新型的预训练语言模型，采用双向 Transformer 模型作为基础，可以在多种自然语言处理任务中取得最先进的效果。

本文将介绍如何使用预训练的 BERT 模型进行文本分类任务。我们将使用 IMDb 数据集作为示例数据集，该数据集包含 50,000 条电影评论，其中 25,000 条评论用于训练，另外 25,000 条评论用于测试。每条评论被标记为正面或负面情绪。

2. 准备工作

在使用 BERT 模型之前，我们需要下载预训练的 BERT 模型和相关的 Tokenizer。

import tensorflow as tf
from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
 
# 下载预训练的 BERT 模型和相关的 Tokenizer
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

3. 数据预处理

在对数据进行预处理之前，我们需要先定义一个用于转换文本数据为 BERT 输入格式的函数：

def preprocess(texts, labels, max_length):
    # 使用 Tokenizer 对文本进行编码，并截断/填充到指定长度
    encoded_texts =