BERT预训练模型微调实战：从零开始构建高效NLP模型

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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）通过 Transformer 架构实现双向上下文理解，其预训练阶段采用掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务。相比传统单向模型，BERT 的核心优势在于：

上下文感知能力：同时考虑单词左右两侧的语境
迁移学习效率：预训练权重可快速适配下游任务
多任务通用性：同一套模型支持分类、问答、序列标注等 NLP 任务

当某些类别样本量极少时：

采用过采样（SMOTE）或欠采样技术
在损失函数中添加类别权重（如 class_weight 参数）
使用 Focal Loss 缓解样本不均衡影响

早停法（Early Stopping）监控验证集损失
增加 Dropout 层（建议比率 0.1-0.3）
应用 L2 正则化约束权重
使用较小的学习率（如 2e-5）

from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 文本转换为 BERT 输入格式
def encode_text(texts, max_length=128):
    return tokenizer(
        texts,
        max_length=max_length,
        truncation=True,
        padding='max_length',
        return_tensors='tf'
    )

from transformers import TFBertForSequenceClassification

model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained(
    'bert-base-uncased',
    num_labels=2  # 假设是二分类任务
)

from transformers import AdamWeightDecay

optimizer = AdamWeightDecay(
    learning_rate=2e-5,
    weight_decay_rate=0.01
)

model.compile(
    optimizer=optimizer,
    loss=model.compute_loss,
    metrics=['accuracy']
)

history = model.fit(
    train_dataset,
    validation_data=val_dataset,
    epochs=3,
    batch_size=32
)