bert多标签中文分类 python源码下载

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，常用于文本分类任务，包括多标签分类。在Python中，你可以通过Hugging Face的Transformers库来实现BERT的多标签文本分类。以下是下载和使用的简要步骤：

1. **安装库**：
首先确保你已经安装了`pip`，然后可以使用以下命令安装`transformers`库：

   pip install transformers

2. **获取预训练模型和配置文件**：

   from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
   tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
   model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=your_num_labels)

`your_num_labels`应替换为你实际的多标签类别数。

3. **加载数据和编码**：
使用`tokenizer`对中文文本进行分词编码，并准备输入到模型。

4. **训练模型**：
编写训练循环，处理输入、计算损失并更新模型权重。

5. **源码下载**：
如果你需要查看完整的源码示例，可以在GitHub上搜索"transformers库 + BERT多标签中文分类"，例如：
- Hugging Face GitHub仓库: https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/token-classification

注意：为了获取最新版本的源码，直接克隆上述链接并查看相应的教程文件，如`run_mlm.py`或`run_sequence_classification.py`。