bert预训练模型 sst

### BERT 预训练模型在 SST 数据集上的应用

对于情感分析任务，特别是针对 Stanford Sentiment Treebank (SST) 数据集的应用，BERT 模型展示了卓越的效果。该数据集包含了来自电影评论的句子及其对应的情感标签，分为正面和负面两类。

为了利用 BERT 进行情感分类，在实际操作中通常会采用预训练好的 BERT 模型并在此基础上进行微调以适应特定的任务需求[^1]。具体来说：

#### 微调过程概述

通过加载已有的 BERT 权重参数作为起点，并附加一个简单的全连接层用于二元分类（即判断输入文本属于正向还是负向）。接着使用标注过的 SST 训练样本对该架构继续训练一定轮次，从而让模型学会如何区分不同类型的语义倾向。

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

inputs = tokenizer("I love this movie!", return_tensors="pt")
labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)  # 假设 "love" 表达的是积极情绪

outputs = model(**inputs, labels=labels)
loss = outputs.loss
logits = outputs.logits

上述代码片段展示了一个基本的工作流程，其中 `BertForSequenceClassification` 是由 Hugging Face 提供的一个类，它内部已经实现了必要的修改以便于执行序列级别的分类任务。

#### 资源链接

除了官方文档外，还有许多开源项目提供了详细的教程以及可以直接使用的脚本文件帮助研究者快速上手。例如 GitHub 上有许多关于 Fine-tuning BERT on SST 的实例可供参考。