BERT 文本分类项目简介

本项目基于 Hugging Face Transformers 库实现的中文文本二分类任务（如情感分析）。

核心功能

• 使用 bert-base-chinese 预训练模型
• 支持自定义文本数据输入
• 包含完整的训练流程和预测接口

运行方式

1. 安装依赖：pip install torch transformers
2. 修改 main.py 中的示例数据为真实数据集
3. 执行脚本：python main.py

注意事项

• 首次运行会自动下载预训练模型（约 400MB）
• GPU 加速需安装 CUDA 版本的 PyTorch
• 实际应用中建议添加验证集和早停机制

结果展示

测试案例 1

• 输入内容*：

"这部电影非常精彩，演员演技在线"

• 输出结果*：

预测结果：正面

测试案例 2

• 输入内容*：

"剧情拖沓，完全浪费时间的作品"

• 输出结果*：

预测结果：负面

测试案例 3

• 输入内容*：

"手机续航一般，但拍照效果惊艳"

• 输出结果*：

预测结果：正面（注：模型根据上下文权重判断整体倾向）

说明：实际输出概率分布可通过修改 predict 函数返回 probs 查看详细置信度