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BERTを使用してゼロショットテキスト分類を実行するにはどうすればよいですか？
gpt
Bert（変圧器からの双方向エンコーダー表現）は、ゼロショットテキスト分類を含む多くの自然言語処理タスクに使用できる強力な言語モデルです。ゼロショットテキスト分類にBERTを使用するための一般的な手順は次のとおりです。

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：ゼロショットテキスト分類にBERTを使用するには、センチメント分析、ニュース分類など、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、または質問を回答します。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。

2.クラスを定義して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。

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。

4.類似性スコアを計算します。プロンプトとテキストのエンコードされたベクトルがあると、プロンプトと各クラスの間の類似性スコアを計算できます。DOT製品、Cosineの類似性、SoftMaxなどのさまざまな手法を使用して、スコアを計算できます。

5.テキストの分類：類似性スコアに基づいて、最高スコアでテキストをクラスに分類できます。

全体として、BERTを使用したゼロショットテキスト分類には、関連するタスクで事前に訓練されたBERTモデルを微調整し、クラスの定義、プロンプトの作成、プロンプトとテキストのエンコード、類似性スコアの計算、テキストの分類が含まれます。このアプローチは、特定のタスクのデータにラベルを付けていない場合、またはトレーニングデータに含まれていないクラスにテキストを分類する場合に役立ちます。
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繰り返しますが、jupyterノートブック形式で提供します。説明の後に、各ステップのPythonにコードサンプルが続く必要があります。
gpt
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
`` `
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。
`` `
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。
`` `
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。
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