確かに、各ステップのPythonのコードサンプルを含む、Jupyterノートブックのゼロショットテキスト分類にBertを使用する方法の例です。

まず、必要なライブラリをインストールする必要があります。
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！ピップインストールトランス
！ピップインストールトーチ
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次に、必要なライブラリをインポートして、事前に訓練されたBERTモデルをロードできます。
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トランスからインポートパイプライン、オートトケン装置、AutomodelfOR SequenceClassificationから

tokenizer = autotokenizer.from_pretrained（ "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"））
Model = automodelfor sequenceClassification.from_pretrained（ "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"））
NLP = Pipeline（ "Sentiment-analysis"、Tokenizer = Tokenizer、Model = Model）
`` `
ここでは、センチメント分析タスクで微調整されている「NLPTOWN/BERT-BASE-MULTINGUAL-UNCASETIMENT」モデルを使用しています。他の訓練を受けたモデルを使用したり、関連するタスクで独自のBERTモデルを微調整したりできます。

次に、クラスを定義してプロンプトを作成できます。
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classes = ["position"、 "negatiたち"、 "neutral"]]
PROMP = "このテキストは{}についてです。"
`` `
ここでは、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの3つのクラスを定義し、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します。

次に、分類するテキストを定義し、Bertトークネイザーを使用してエンコードできます。
`` `
Text = "私は本当に映画を楽しんだ、それは素晴らしかった！」
encoded_text = tokenizer（prompt.format（text）、padding = true、truncation = true、return_tensors = "pt"）
`` `

ここでは、Bertトークンザーを使用してプロンプトとテキストをエンコードし、入力が固定されていることを確認し、エンコードされた入力をPytorchテンソルとして返すことを確認します。

次に、エンコードされたテキストと各クラスのプロンプトの間の類似性スコアを計算できます。
`` `
スコア=モデル（** encoded_text）[0]
softmax = torch.nn.softmax（dim = 1）
確率= softmax（スコア）
class_scores =確率[：,： 3] .detach（）。numpy（）。flatten（）
`` `
ここでは、エンコードされた入力をBERTモデルに渡して各クラスの出力スコアを取得し、SoftMax関数を適用して確率を取得し、3つのクラスのスコアを平坦化します。

最後に、最高のスコアに基づいてテキストを分類できます。
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class_index = class_scores.argmax（）
Prosceded_class = classes [class_index]
`` `
ここでは、Numpy Argmax関数を使用して最高スコアのインデックスを見つけ、対応するクラスラベルにマッピングします。

全体として、この例は、事前に訓練されたモデルと単純なプロンプトベースのアプローチを使用して、Pythonでゼロショットテキスト分類にBertを使用する方法を示しています。このコードを変更して、特定のユースケースに応じて、さまざまな事前に訓練されたモデル、プロンプト、クラスを使用できます。
Sure, here's an example of how to use BERT for zero-shot text classification in a Jupyter notebook, including code samples in Python for each step.

First, you need to install the necessary libraries:
``` 
!pip install transformers
!pip install torch
``` 
Next, you can import the required libraries and load a pre-trained BERT model:
``` 
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
nlp = pipeline("sentiment-analysis", tokenizer=tokenizer, model=model)
``` 
Here, we're using the "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment" model, which has been fine-tuned on a sentiment analysis task. You can use other pre-trained models or fine-tune your own BERT model on a related task.

Next, you can define the classes and create the prompt:
``` 
classes = ["positive", "negative", "neutral"]
prompt = "This text is about {}."
``` 
Here, we're defining three classes - positive, negative, and neutral - and creating a prompt that includes the classes and some context about the text we want to classify.

Next, you can define the text you want to classify and encode it using the BERT tokenizer:
``` 
text = "I really enjoyed the movie, it was great!"
encoded_text = tokenizer(prompt.format(text), padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
``` 

Here, we're using the BERT tokenizer to encode the prompt and the text, with padding and truncation to ensure that the input has a fixed length, and returning the encoded input as PyTorch tensors.

Next, you can calculate the similarity scores between the encoded text and the prompt for each class:
``` 
scores = model(**encoded_text)[0]
softmax = torch.nn.Softmax(dim=1)
probabilities = softmax(scores)
class_scores = probabilities[:, :3].detach().numpy().flatten()
``` 
Here, we're passing the encoded input to the BERT model to obtain the output scores for each class, applying a softmax function to obtain the probabilities, and flattening the scores for the three classes.

Finally, you can classify the text based on the highest score:
``` 
class_index = class_scores.argmax()
predicted_class = classes[class_index]
``` 
Here, we're using the numpy argmax function to find the index of the highest score, and mapping it to the corresponding class label.

Overall, this example demonstrates how to use BERT for zero-shot text classification in Python using a pre-trained model and a simple prompt-based approach. You can modify this code to use different pre-trained models, prompts, and classes depending on your specific use case.