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少数のショット学習を使用してBERT分類モデルコードを生成するのを手伝ってください
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Bertは現在最も人気のある言語モデルの1つであり、自然言語処理におけるそのアプリケーションは非常に広いです。少ないショット学習とは、モデルが学習と予測を完了するために少量のサンプルのみを必要とすることを意味します。これは、実際のアプリケーションで非常に実用的です。この記事では、BERT分類モデルをトレーニングするために少数のショット学習を使用する方法を紹介します。

ステップ1：関連するライブラリとツールをインストールします

まず、Pytorch、Transformers、Numpy、Pandasなど、関連するライブラリとツールが必要です。インストールには次の手順を使用できます。

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！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
！ピップインストールnumpy
！ピップインストールパンダ

`` `

ステップ2：データセットをロードします

次に、データセットをロードする必要があります。Pandas Libraryを使用して、CSV形式のデータをデータフレームに変換できます。データセットに2つの列が含まれていると仮定すると、列はテキスト、もう1つはラベルです。次のコードを使用して、データセットをロードできます。

`` `
PDとしてパンダをインポートします

data = pd.read_csv（ "data.csv"、encoding = "utf-8"）
texts = data ["text"]。tolist（）
ラベル= data ["label"]。tolist（）

`` `

ステップ3：準備モデル

次に、モデルを準備する必要があります。TransformersライブラリのAutomodelFormequenceClassificationクラスを使用して、事前に訓練されたBERTモデルをロードできます。次のコードを使用してモデルをロードできます。

`` `
トランスから輸入自動化された偶発性、オートトケン装置から

model_name = "bert-base-uncased"
num_labels = len（set（labels））

Model = automodelformequenceclassification.from_pretraine（model_name、num_labels = num_labels）
Tokenizer = autotokenizer.from_pretraine（model_name）

`` `

ステップ4：データを準備します

次に、データを準備する必要があります。Transformers LibraryのBatchEncodingクラスを使用して、テキストをBERTモデルの形式に変換できます。次のコードを使用して、テキストをバッチクリングオブジェクトに変換できます。

`` `
encoded_texts = tokenizer（テキスト、パディング= true、true、truncation = true、return_tensors = "pt"）））

`` `

ステップ5：トレーニングモデル

次に、少数のショット学習トレーニングモデルを使用できます。PytorchライブラリのDataloaderクラスを使用して、データをバッチにロードして、少数のショット学習を実現できます。次のコードトレーニングモデルを使用できます。

`` `
Torch.utils.dataからImport Dataloader、Tensordatasetから

batch_size = 16
num_epochs = 10

dataset = tensordasetaset（encoded_texts ["input_ids"]、encoded_texts ["attentice_mask"]、torch.tensor（labels）））））
Loader = dataloader（dataset、batch_size = batch_size、shuffle = true）

optimizer = torch.optim.adamw（model.parameters（）、lr = 2e-5）
loss_fn = torch.nn.crossentropyloss（）

範囲のエポックの場合（num_epochs）：

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