もちろん、以下は、少ないショット学習を使用したBERT分類モデルコードです。

`` python
トーチをインポートします
変圧器からBertforsequreeclassification、Berttokenizerからインポートします

＃モデルとトークネザーをロードします
Model = bertforsequenceClassification.from_pretraine（ 'bert-base-uncased'）
Tokenizer = berttokenizer.from_pretrained（ 'bert-base-uncased'）

＃分類するテキストを定義します
text = ["これはポジティブなexmpleです。"、 "これは次の実例です。"]]

＃テキストを機能ベクトルに変換します
encoded_input = tokenizer（テキスト、パディング= true、truncation = true、return_tensors = 'pt'）

＃定義タグ
ラベル= torch.tensor（[1、0]）。unscqueeze（0）＃unsqueeze（0）はシェイプを一致させることです

＃トレーニングには、適切なオプティマイザーと損失機能を使用します
optimizer = torch.optim.adam（model.parameters（）、lr = 1e-5）
loss_fn = torch.nn.crossentropyloss（）

＃
num_epochs = 10
範囲のエポックの場合（num_epochs）：
    optimizer.zero_grad（）
    outputs = model（** encoded_input、labels = labels）
    loss = loss_fn（outputs.logits、labels.squeeze（）））
    loss.backward（）
    optimizer.step（）
    
＃モデルを使用して、新しいテキストを予測します
new_text = ["これは中立的な例です。"]]
new_encoded_input = tokenizer（new_text、padding = true、truncation = true、retarn_tensors = 'pt'）
outputs = model（** new_encoded_input）
Predicted_label = torch.argmax（outputs.logits）.item（）
print（ "predictd label："、predictd_label）
`` `

コードは、BERTモデルとPytorchフレームワークを使用して基本的な分類器を実装します。トレーニングには、少数のショット学習（少量のサンプルのみを提供）を使用します。この例では、2つの正と負のサンプルを使用してモデルを訓練し、このモデルを使用して単一のニュートラルサンプルを予測しました。
當然，以下是使用few-shot learning的BERT分類模型代碼：

```python
import torch
from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer

# 載入模型和tokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定義待分類的文本
text = ["This is a positive example.", "This is a negative example."]

# 將文本轉換成特徵向量
encoded_input = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# 定義標籤
labels = torch.tensor([1, 0]).unsqueeze(0)  # unsqueeze(0)是為了讓shape匹配

# 使用適當的optimizer和loss function進行訓練
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 訓練模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(**encoded_input, labels=labels)
    loss = loss_fn(outputs.logits, labels.squeeze())
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
# 使用模型對新文本進行預測
new_text = ["This is a neutral example."]
new_encoded_input = tokenizer(new_text, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
outputs = model(**new_encoded_input)
predicted_label = torch.argmax(outputs.logits).item()
print("Predicted label:", predicted_label)
```

該代碼使用BERT模型和PyTorch框架實現了一個基本的分類器，使用few-shot learning（只提供少量樣本）進行訓練。在此示例中，我們使用了兩個正負樣本來訓練模型，並使用該模型對單個中性樣本進行了預測。