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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。
human
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、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
`` `
human
ありがとう。微調整されたBERTトランスを利用して企業の特定の問題を解決するために、通常の運用コストを削減するか、トップライン収益を改善することを目的としているビジネスユースケースの良い例は何ですか？可能な限り具体的にしてください。