我需要一段基于bert模型的文本因果关系抽取的python代码

以下是一个基于BERT模型的文本因果关系抽取的Python代码示例：

import torch
from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer

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

input_text = "The rain made the road slippery."
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True)])

with torch.no_grad():
  outputs = model(input_ids)
  logits = outputs[0]
  probabilities = torch.softmax(logits, dim=1)
  causal_relation_probability = probabilities[:, 1].item()

if causal_relation_probability > 0.5:
  print("The text implies a causal relation.")
else:
  print("The text does not imply a causal relation.")

此示例中，我们首先导入BertForSequenceClassification和BertTokenizer类。我们使用BertTokenizer将输入文本编码为Bert可接受的输入ID的张量，再将其传递给BertForSequenceClassification模型进行推理。输出为包含两个标签概率的 logits 张量，通过 softmax 函数转化成概率值。在本例中，我们只关注概率值第二列，即预测为因果关系的概率。如果该概率超过0.5，我们就认为输入和因果关系相关。