在建立bert模型时如何将数据集划分为训练集、测试集和验证集，python带啊吗

在建立BERT模型时，我们通常将数据集划分为训练集、测试集和验证集。这是为了评估模型的性能和避免过度拟合。

Python有很多库可以帮助我们进行数据集划分，其中最常用的是scikit-learn库。下面是一个示例代码，用于将数据集划分为训练集、测试集和验证集。代码中假设我们有一个包含数据和标签的列表X和一个包含相应标签的列表y。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 划分训练集和验证集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

以上代码将数据集划分为训练集、测试集和验证集，其中训练集占80％，测试集和验证集各占10％。请注意，random_state参数用于确保每次运行代码时都会得到相同的划分结果。