如何使用BERT模型实现医药领域的自动问答系统中的意图识别？请提供Python代码示例。

针对医药领域的自动问答系统，意图识别是至关重要的一步，它帮助系统理解用户查询的具体需求。BERT模型由于其强大的上下文理解能力，在意图识别任务中表现出色。为了解答你的问题，并指导你更好地实现这一功能，推荐你查看这份资料：《Python+BERT医药问答系统开发及源代码教程全解》。本资源不仅介绍了如何使用BERT模型，还包括了完整的系统源代码和详细文档说明，非常适合你在构建意图识别模块时参考。

参考资源链接：[Python+BERT医药问答系统开发及源代码教程全解](https://wenku.csdn.net/doc/6f3sytu55c?spm=1055.2569.3001.10343)

在使用BERT进行意图识别时，首先需要对BERT模型进行微调（fine-tuning），使其适应特定的医药领域数据。以下是实现意图识别功能的步骤和示例代码：

1. 数据准备：收集并准备医药领域的数据集，这些数据集包括用户的查询语句及其对应的意图标签。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括分词、去除停用词、生成输入格式等，以适应BERT模型的输入要求。

3. 微调BERT模型：加载预训练的BERT模型，并在医药领域的数据集上进行微调，学习意图识别的特定任务。

4. 构建意图识别模块：使用微调后的BERT模型对用户查询进行意图识别。

示例代码如下（代码段简略，具体实现需参考完整教程）：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

# 加载预训练的tokenizer和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 数据预处理
inputs = tokenizer.encode_plus(query, add_special_tokens=True, return_tensors=

参考资源链接：[Python+BERT医药问答系统开发及源代码教程全解](https://wenku.csdn.net/doc/6f3sytu55c?spm=1055.2569.3001.10343)