Wie kann ich mit BERT eine Null-Shot-Textklassifikation durchführen?
BERT (Bidirektional Encoder Representations from Transformers) ist ein leistungsfähiges Sprachmodell, das für viele natürliche Sprachverarbeitungsaufgaben verwendet werden kann, einschließlich Null-Shot Textklassifizierung. Hier sind die allgemeinen Schritte, um BERT für Null-Shot Textklassifizierung zu verwenden: 1. Feinabstimmung eines vortrainierten BERT Modells auf eine verwandte Aufgabe: Um BERT für Null-Shot Textklassifizierung zu verwenden, müssen Sie ein vortrainiertes BERT Modell auf eine verwandte Aufgabe, wie Stimmungsanalyse, Nachrichtenklassifizierung, oder Frage-Antworten anpassen. Dies ermöglicht es dem Modell, die Muster und Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen zu erlernen. 2. Definieren Sie die Klassen und den Text erstellen: Um die Eingabe und den Text zu kodieren, können Sie die BERT Tokenisierungsprozess verwenden, um den Text in eine schnelle, die Klassen und einige Kontexte über den Text, den Sie klassifizieren möchten, zu konvertieren. 3. Encode der Eingabeaufforderung und den Text: Um die Eingabeaufforderung und den Text zu kodieren, können Sie den Text verwenden, können Sie den Text auf den Text auf den Text