给出一个使用bert模型对新闻文本分类的示例,基于tensorflow2.0

时间: 2023-05-22 22:01:26 浏览: 66
以下是一个使用BERT模型对新闻文本进行分类的示例,基于TensorFlow 2.0: ```python import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout # 加载BERT模型 bert_layer = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/2", trainable=True) # 构建模型 input_word_ids = Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) x = Dense(256, activation='relu')(pooled_output) x = Dropout(0.2)(x) output = Dense(10, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) # 编译模型 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=2e-5) loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy() metric = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy('accuracy') model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=[metric]) # 训练模型 history = model.fit(train_dataset, epochs=5, validation_data=val_dataset) ``` 在这个示例中,我们使用了BERT模型对新闻文本进行分类。我们首先加载了BERT模型,然后构建了一个包含一个Dense层和一个Dropout层的分类器。我们使用了CategoricalCrossentropy作为损失函数,使用Adam优化器进行优化,并使用CategoricalAccuracy作为评估指标。最后,我们训练了模型并记录了训练历史。

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