BERT 使用指南

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示模型，由 Google AI 团队在 2018 年提出。它通过预训练大量语料库来学习语言知识，然后在各种自然语言处理任务中进行微调。

快速开始

1. 安装： 在您的项目中安装 transformers 库。

   pip install transformers
   

2. 加载模型： 使用 transformers 库中的 BertModel 加载预训练的 BERT 模型。

   from transformers import BertModel
   
   model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
   

3. 输入数据： 准备输入数据，通常是一个或多个句子。

   input_ids = [30522, 50256, 50256, 50256, 50256, 0]  # 示例：你好，世界！
   

4. 输出： 获取模型的输出。

   outputs = model(input_ids)
   

5. 进一步操作： 您可以根据您的具体任务对输出结果进行进一步处理。

扩展阅读

更多关于 BERT 的信息和示例代码，请访问我们的 BERT 教程。

图片示例

BERT 模型结构图。