BERT ni tasniflash vazifasi uchun tasniflovchi bilan birga ishlatish mumkinmi?

Ha, BERT keng tarqalgan holda matnni tasniflash vazifalarida klassifikatorlar bilan birga ishlatiladi. Odatda, oldindan o'qitilgan BERT modelini olamiz, kirish matnini unga o'tkazamiz, chiqish qatlamidan (masalan, CLS tokenining chiqishidan) embeddinglarni olamiz va keyin bu embeddinglarni klassifikatorga — masalan, softmax bilan to'liq bog'langan qatlamga — yuboramiz.

Python'da transformers kutubxonasidan foydalanib misol:

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 token
        logits = self.classifier(cls_output)
        return logits

Shu tarzda, BERT kuchli xususiyatlarni chiqaruvchi sifatida ishlaydi, va klassifikator bu xususiyatlarga asoslangan holda tasniflash vazifasini hal qiladigan qatlamdir.