Transformer模型在自然语言处理中的实战应用

基于BERT的文本分类实战：从原理到部署

一、Transformer与BERT核心原理

Transformer模型通过自注意力机制（Self-Attention）突破了RNN的顺序计算限制，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为其典型代表，具有两大创新：

1. 双向上下文编码：通过MLM（Masked Language Model）任务实现
2. 预训练-微调范式：先在无标注数据预训练，再针对下游任务微调

自注意力计算公式：

\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V

二、实战环境搭建与数据准备

1. 安装依赖库

pip