《Python星球日记》 第68天：BERT 与预训练模型

名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》
创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）

目录

• • 一、BERT模型基础
  • • 1. 什么是BERT？
    • 2. BERT 的结构
    • 3.预训练和微调对比
  • 二、BERT 的预训练任务
  • • 1. 掩码语言模型 (MLM)
    • 2. 下一句预测 (NSP)
  • 三、微调 BERT 进行下游任务
  • • 1. BERT 微调的工作原理
    • 2. 文本分类任务
    • 3. 命名实体识别 (NER)
  • 四、Hugging Face Transformers 库介绍
  • • 1. 什么是 Hugging Face Transformers？
    • 2. Transformers 库的核心组件
    • 3. 使用 Pipeline API 进行快速应用
  • 五、实战：使用 Hugging Face 微调 BERT 进行文本分类
  • • 1. 环境准备与数据加载
    • 2. 微调模型
    • 3. 评估与模型保存
    • 4. 使用微调后的模型进行预测
    • 5. 完整实战代码
  • 六、BERT 的优势与局限性
  • • 1. BERT 的主要优势
    • 2. BERT 的局限性
    • 3. BERT之后的发展
  • 七、总结与展望
  • 八、延伸阅读与资源

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大家好，欢迎来到Python星球的第68天！🪐

今天我们将深入探索自然语言处理领域的重要突破——BERT模型，了解它如何通过预训练和微调