transformer进行分类

### 使用Transformer模型实现分类任务

#### 新闻分类案例介绍
为了更好地理解Transformer模型在文本分类任务中的应用，下面通过一个具体的新闻分类案例来展示其实现方法[^1]。

#### 数据准备
数据集通常由一系列文档及其对应的类别标签组成。对于新闻分类而言，这些文档可能是来自不同类别的新闻文章摘要或全文本。预处理阶段包括去除停用词、分词以及转换成适合输入到Transformer模型的形式。

#### 模型构建
采用预训练好的BERT或其他变体作为基础架构，在其顶部添加全连接层用于最终预测各个类别的概率分布：

from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
import tensorflow as tf

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=NUM_CLASSES)

def prepare_data(texts, labels):
    encodings = tokenizer(
        texts,
        truncation=True,
        padding=True,
        max_length=MAX_LENGTH,
        return_tensors='tf'
    )
    
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((
        dict(encodings),
        labels
    ))
    
    return dataset.batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)

这里`NUM_CLASSES`表示目标分类的数量；`BATCH_SIZE`, `MAX_LENGTH`分别为批次大小和序列的最大长度参数设置。

#### 训练过程
定义优化器与损失函数，并调用fit()接口完成整个训练流程:

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=LEARNING_RATE)
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

history = model.fit(train_dataset, epochs=EPOCHS, validation_data=val_dataset)

上述代码片段展示了如何配置并启动一次完整的训练循环，其中包含了必要的超参调整选项如学习率(`LEARNING_RATE`)及时长控制(`EPOCHS`)等。

#### 测试评估
最后利用测试集合验证所学得模型的效果好坏程度，计算准确度得分以及其他可能关心的性能指标。

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_dataset)
print(f'Test Accuracy: {test_acc:.4f}')