基于transformer一步一步训练一个多标签文本分类的BERT模型

Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google在2018年提出。Bert模型在自然语言处理领域取得了重大突破，被广泛应用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。

Bert模型的核心思想是通过大规模无监督预训练来学习通用的语言表示，然后再通过有监督微调来适应特定任务。与传统的语言模型不同，Bert模型采用了双向Transformer编码器，能够同时利用上下文信息，从而更好地理解句子中的词语。

BERT

Bert模型的预训练过程包括两个阶段：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。在MLM阶段，Bert模型会随机遮盖输入句子中的一些词语，然后通过上下文信息预测这些被遮盖的词语。在NSP阶段，Bert模型会判断两个句子是否是连续的。

屏蔽语言建模 (MLM)：取一个句子，模型随机屏蔽输入中 15% 的单词，然后通过模型运行训练，并预测屏蔽的单词。 这与传统的循环神经网络 (RNN) 不同，传统的循环神经网络通常会一个接一个的输入单词，也不同于 GPT 等自回归模型。

句子预测（NSP）：模型在预训练期间连接屏蔽两个句子作为输入。数据有时2个句子是相邻的句子，有时则不是，模型需要进行训练，来判断2个句子的相关性。

在微调阶段，Bert模型可以通过简单地添加一个任务特定的输出层来适应不同的NLP任务。通过微调，Bert模型可以在各种任务上取得出色的性能，而无需针对每个任务进行独立的训练。本期我们就使用transformers来从头训练一个多标签的Bert模型。

这里使用的是hugging face的transformers库来进行Bert模型的训练，并加载了一个dataset，运行以上代码后，模型会自动下载相关的数据集，可以看到此数据集有6838行train训练数据，3259行test数据以及886行validation验证数据。

当然这里可以看一下整个数据的样式，打印一下这个数据集的数据，可以看到，每行数据有一个ID，一句话以及这句话的标签组成。我们就来训练此数据集，最终模型可以接受一个输入，并反馈此句话的标签。