bert模型进行文本分类原理

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是一种预训练语言模型，它基于Transformer架构。文本分类原理主要包括以下几个步骤：

1. **预训练阶段**：BERT通过大量的无监督学习，学习到了上下文相关的词向量表示。它利用两个任务——Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)，来理解词语之间的关系。

2. **微调阶段**：针对具体的文本分类任务，比如情感分析、主题分类等，BERT会将模型的顶部几层固定，仅对添加的全连接层进行训练。这部分是根据目标任务调整权重，以便捕捉到任务特有的特征。

3. **输入处理**：对于每个输入文本，首先将其分词，并添加特殊的开始和结束标记。然后通过Transformer编码器得到每个词的嵌入表示。

4. **分类预测**：最后，经过Transformer编码后的文本向量会被送入一个线性层，进行分类任务的预测，计算每个类别的概率。

5. **预测决策**：选择具有最高概率的那个类别作为最终的分类结果。