bert4keras的API

回答: bert4keras是一个基于Keras实现的BERT模型工具包，它提供了一系列API用于构建、训练和应用BERT模型。其中一些常用的API包括:
- `Tokenizer`类: 用于将文本转换为BERT模型所需的输入格式，包括分词、编码和填充等操作。
- `load_pretrained_model`函数: 用于加载预训练的BERT模型权重，可以选择加载不同层的权重。
- `build_transformer_model`函数: 用于构建BERT模型的主体结构，可以选择不同的层数和隐藏单元数。
- `build_bert_model`函数: 用于构建完整的BERT模型，包括主体结构和分类层。
- `compile`方法: 用于编译BERT模型，指定优化器、损失函数和评估指标等。
- `fit`方法: 用于训练BERT模型，传入训练数据和相关参数进行训练。
- `predict`方法: 用于对新的文本数据进行预测，返回预测结果。
- `save`方法和`load_weights`方法: 用于保存和加载训练好的BERT模型权重。

这些API可以帮助用户方便地使用bert4keras进行文本分类、文本聚类等任务。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [尝试用bert做文本聚类](https://blog.csdn.net/HGlyh/article/details/106744286)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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