Bert+bigru+dense

Bert+bigru+dense是一种常用的文本分类模型结构，结合了BERT模型、双向GRU模型和全连接层（Dense层）。下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from transformers import TFBertModel
from tensorflow.keras.layers import Bidirectional, GRU, Dense

# 加载预训练的BERT模型
bert_model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 构建模型
input_ids = tf.keras.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32)
attention_mask = tf.keras.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32)
bert_output = bert_model(input_ids, attention_mask=attention_mask)[0]
gru_output = Bidirectional(GRU(128, return_sequences=True))(bert_output)
dense_output = Dense(num_classes, activation='softmax')(gru_output)

model = tf.keras.Model(inputs=[input_ids, attention_mask], outputs=dense_output)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=num_epochs, validation_data=val_dataset)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(test_dataset)

在这个示例中，我们首先加载了预训练的BERT模型，并使用TFBertModel.from_pretrained()方法加载了预训练的BERT模型。然后，我们定义了输入层input_ids和attention_mask，并将其作为输入传递给BERT模型。BERT模型的输出被传递给双向GRU模型，以捕捉上下文语义信息。最后，通过全连接层（Dense层）将GRU模型的输出映射到分类标签上。

请注意，上述代码中的一些变量（如max_seq_length、num_classes、train_dataset等）需要根据具体情况进行设置和定义。