BERT（从理论到实践）: Bidirectional Encoder Representations from Transformers【3】

本文主要是介绍BERT（从理论到实践）: Bidirectional Encoder Representations from Transformers【3】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

这是本系列文章中的第3弹，请确保你已经读过并了解之前文章所讲的内容，因为对于已经解释过的概念或API，本文不会再赘述。

本文要利用BERT实现一个“垃圾邮件分类”的任务，这也是NLP中一个很常见的任务：Text Classification。我们的实验环境仍然是Python3+Tensorflow/Keras。

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一、数据准备

首先，载入必要的packages/libraries。

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text as text
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as snfrom sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
from sklearn.model_selection import train_test_split
from matplotlib import pyplot as plt

接下来，导入数据，这是一个CSV文件，里面包含了很多邮件文本（参见【1】）。

df = pd.read_csv("spam.csv")
df.head(5)

这里我们输出前5条数据作为演示：

这篇关于BERT（从理论到实践）: Bidirectional Encoder Representations from Transformers【3】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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