Можно ли использовать BERT вместе с классификатором для задачи классификации?

Companies where asked

ПлатформаОФД

Answer from AI

sobes.tech AI

Да, BERT широко используется вместе с классификаторами для задач классификации текста. Обычно берут предобученную модель BERT, пропускают через неё входной текст, получают эмбеддинги (например, из выходного слоя CLS токена), а затем подают эти эмбеддинги на классификатор — например, полносвязный слой с softmax для многоклассовой классификации.

Пример на Python с использованием библиотеки transformers:

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
import torch.nn as nn

class BertClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, pretrained_model_name='bert-base-uncased', num_classes=2):
        super().__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained(pretrained_model_name)
        self.classifier = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, num_classes)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        cls_output = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]  # CLS токен
        logits = self.classifier(cls_output)
        return logits

Таким образом, BERT выступает как мощный экстрактор признаков, а классификатор — как слой, который решает задачу классификации на основе этих признаков.

Previous Next