transformer文本分类预测

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google的BERT团队提出，主要用于自然语言处理任务，包括文本分类。在文本分类中，Transformer通过编码输入序列并捕捉词语之间的全局依赖，生成一个表示整个句子或文档的固定长度向量。这个向量会被馈送到一个全连接层，用于推断出文本所属的类别。

预测过程通常分为以下几个步骤：
1. **分词和嵌入**：将文本转换为一系列词汇的索引，并使用预训练的词嵌入初始化每个词的向量表示。
2. **Transformer编码**：通过多层自注意力块和前馈神经网络，对文本进行编码，提取特征。
3. **池化和归一化**：根据任务需求选择适当的池化方法（如平均池或最大池），然后归一化输出向量。
4. **分类头**：将处理后的向量送入一个分类层，比如一个线性层加上softmax激活，得到各个类别的概率分布。
5. **预测和评估**：根据概率最高的类别进行预测，并计算准确率、召回率等指标以评估模型性能。