確かに、ゼロショットテキスト分類にBERTを使用するためのJupyterノートブック形式のコードサンプルを備えた段階的なガイドです。

ステップ1：関連するタスクで事前に訓練されたBERTモデルを微調整する

まず、センチメント分析、ニュース分類、質問分配など、関連するタスクに関する事前に訓練されたBERTモデルを微調整する必要があります。これにより、モデルは単語と文のパターンと関係を学習できます。

ハグするフェイストランスライブラリを使用して、センチメント分析のために事前に訓練されたBERTモデルを微調整する方法の例を次に示します。

`` python
＃必要なライブラリをインストールします
！ピップインストールトーチ
！ピップインストールトランス

＃必要なライブラリをインポートします
トーチをインポートします
トランスから輸入berttokenizer、bertforsecenceclassification、パイプラインから

＃事前に訓練されたBERTモデルとトークンザーをロードします
model_name = 'bert-base-uncased'
Model = BertforSequenceClassification.from_pretrained（model_name、num_labels = 2）
tokenizer = berttokenizer.from_pretrained（model_name）

＃感情分析のトレーニングデータを定義します
train_texts = ['私はこの製品が大好きです」、「この製品はひどい」]
train_labels = [1、0]

＃トレーニングパラメーターを定義します
batch_size = 2
num_epochs = 3
Learning_rate = 2e-5

＃トレーニングデータをBERTの入力機能に変換します
train_encodings = tokenizer（train_texts、padding = true、truncation = true、return_tensors = 'pt'）
train_labels = torch.tensor（train_labels）

＃オプティマイザーと損失関数を定義します
optimizer = torch.optim.adam（model.parameters（）、lr = learning_rate）
loss_fn = torch.nn.crossentropyloss（）

＃センチメント分析タスクでBERTモデルを微調整する
範囲のエポックの場合（num_epochs）：
    model.train（）
    optimizer.zero_grad（）
    outputs = model（input_ids = train_encodings ['input_ids']、
                    注意_mask = train_encodings ['attention_mask']、
                    ラベル= train_labels）
    loss = outputs.loss
    loss.backward（）
    optimizer.step（）
    print（f'epoch {epoch+1}/{num_epochs}：loss = {loss.item（）：。4f} '）

＃微調整されたBERTモデルを保存します
model.save_pretrained（ './ fine_tuned_bert'）
tokenizer.save_pretrained（ './ fine_tuned_bert'）
`` `

ステップ2：クラスを定義し、プロンプトを作成します

ゼロショットテキスト分類では、テキストを分類するクラスまたはラベルを定義する必要があります。また、分類するテキストに関するクラスとコンテキストを含むプロンプトを作成する必要があります。

クラスを定義し、感情分析のプロンプトを作成する方法の例を次に示します。

`` python
＃センチメント分析のクラスを定義します
classes = ['positive'、 'negative']

＃感情分析のプロンプトを作成します
PROMP = "次のテキストを正またはネガティブに分類してください："
`` `

ステップ3：プロンプトとテキストをエンコードします

プロンプトとテキストをエンコードするには、Bertのトークン化プロセスを使用してテキストを一連のトークンに変換し、Bertのエンコーダーを使用してベクター表現にエンコードできます。

プロンプトとテキストをエンコードする方法の例は次のとおりです。

`` python
＃微調整されたBERTモデルとトークンザーをロードします
model_name = './fine_tuned_bert'
Model = Pipeline（ 'Text-Classification'、model = model_name、tokenizer = model_name）
tokenizer = berttokenizer.from_pretrained（model_name）

＃分類の入力テキストを定義します
input_text = "私はこの製品を使って本当に楽しかったです。」

＃プロンプトと入力テキストをトークン化してエンコードする
PRONT_ENCODINGS = Tokenizer（PROMPT、ADD_SPECIAL_TOKENS = false、return_tensors = 'pt'）
input_encodings = tokenizer（input_text、padding = true、trunc
`` `
Sure, here is a step-by-step guide with code samples in a Jupyter notebook format for using BERT for zero-shot text classification:

Step 1: Fine-tune a pre-trained BERT model on a related task

First, you need to fine-tune a pre-trained BERT model on a related task, such as sentiment analysis, news classification, or question-answering. This will enable the model to learn the patterns and relationships between words and sentences.

Here's an example of how to fine-tune a pre-trained BERT model for sentiment analysis using the Hugging Face Transformers library:

```python
# Install the required libraries
!pip install torch
!pip install transformers

# Import the required libraries
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, pipeline

# Load the pre-trained BERT model and tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Define the training data for sentiment analysis
train_texts = ['I love this product', 'This product is terrible']
train_labels = [1, 0]

# Define the training parameters
batch_size = 2
num_epochs = 3
learning_rate = 2e-5

# Convert the training data into input features for BERT
train_encodings = tokenizer(train_texts, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
train_labels = torch.tensor(train_labels)

# Define the optimizer and loss function
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# Fine-tune the BERT model on the sentiment analysis task
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(input_ids=train_encodings['input_ids'], 
                    attention_mask=train_encodings['attention_mask'], 
                    labels=train_labels)
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}: Loss={loss.item():.4f}')

# Save the fine-tuned BERT model
model.save_pretrained('./fine_tuned_bert')
tokenizer.save_pretrained('./fine_tuned_bert')
```

Step 2: Define the classes and create the prompt

In zero-shot text classification, you need to define the classes or labels that you want to classify the text into. You also need to create a prompt that includes the classes and some context about the text you want to classify.

Here's an example of how to define the classes and create the prompt for sentiment analysis:

```python
# Define the classes for sentiment analysis
classes = ['Positive', 'Negative']

# Create the prompt for sentiment analysis
prompt = "Please classify the following text as either positive or negative: "
```

Step 3: Encode the prompt and the text

To encode the prompt and the text, you can use BERT's tokenization process to convert the text into a sequence of tokens and then encode them into a vector representation using BERT's encoder.

Here's an example of how to encode the prompt and the text:

```python
# Load the fine-tuned BERT model and tokenizer
model_name = './fine_tuned_bert'
model = pipeline('text-classification', model=model_name, tokenizer=model_name)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Define the input text for classification
input_text = "I really enjoyed using this product."

# Tokenize and encode the prompt and the input text
prompt_encodings = tokenizer(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors='pt')
input_encodings = tokenizer(input_text, padding=True, trunc
```