bert将一个txt文件分类的代码

下面是一个使用BERT模型进行文本分类的示例代码。这个示例使用了PyTorch和Hugging Face Transformers库，需要安装这两个库才能运行。

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

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

# 打开文本文件并读取
with open('text.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 对文本进行编码
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 使用BERT模型进行分类
outputs = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
predictions = torch.softmax(outputs.logits, dim=1).detach().numpy()

# 打印分类结果
print(predictions)

这个示例假设文本文件名为"text.txt"，并且文件中包含要分类的文本。代码首先加载了预训练的BERT模型和tokenizer。然后，它打开文本文件并读取文本。接下来，它使用tokenizer对文本进行编码，并将输入传递给BERT模型。模型输出一个logits张量，其中每个元素对应一个分类标签。代码使用softmax函数将logits转换为概率，并打印最终的分类结果。