Sure, here's an example of how to use BERT for zero-shot text classification in a Jupyter notebook, including code samples in Python for each step.

First, you need to install the necessary libraries:
``` 
!pip install transformers
!pip install torch
``` 
Next, you can import the required libraries and load a pre-trained BERT model:
``` 
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
nlp = pipeline("sentiment-analysis", tokenizer=tokenizer, model=model)
``` 
Here, we're using the "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment" model, which has been fine-tuned on a sentiment analysis task. You can use other pre-trained models or fine-tune your own BERT model on a related task.

Next, you can define the classes and create the prompt:
``` 
classes = ["positive", "negative", "neutral"]
prompt = "This text is about {}."
``` 
Here, we're defining three classes - positive, negative, and neutral - and creating a prompt that includes the classes and some context about the text we want to classify.

Next, you can define the text you want to classify and encode it using the BERT tokenizer:
``` 
text = "I really enjoyed the movie, it was great!"
encoded_text = tokenizer(prompt.format(text), padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
``` 

Here, we're using the BERT tokenizer to encode the prompt and the text, with padding and truncation to ensure that the input has a fixed length, and returning the encoded input as PyTorch tensors.

Next, you can calculate the similarity scores between the encoded text and the prompt for each class:
``` 
scores = model(**encoded_text)[0]
softmax = torch.nn.Softmax(dim=1)
probabilities = softmax(scores)
class_scores = probabilities[:, :3].detach().numpy().flatten()
``` 
Here, we're passing the encoded input to the BERT model to obtain the output scores for each class, applying a softmax function to obtain the probabilities, and flattening the scores for the three classes.

Finally, you can classify the text based on the highest score:
``` 
class_index = class_scores.argmax()
predicted_class = classes[class_index]
``` 
Here, we're using the numpy argmax function to find the index of the highest score, and mapping it to the corresponding class label.

Overall, this example demonstrates how to use BERT for zero-shot text classification in Python using a pre-trained model and a simple prompt-based approach. You can modify this code to use different pre-trained models, prompts, and classes depending on your specific use case.
แน่นอนว่านี่คือตัวอย่างวิธีใช้ BERT สำหรับการจัดประเภทข้อความแบบ Zero-shot ในสมุดบันทึก Jupyter รวมถึงตัวอย่างโค้ดใน Python สำหรับแต่ละขั้นตอน ขั้นแรก คุณต้องติดตั้งไลบรารี่ที่จำเป็น: ``` !pip install Transformers !pip install torch ``` ถัดไป คุณสามารถนำเข้าไลบรารีที่จำเป็นและโหลดโมเดล BERT ที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว: ``` จากไปป์ไลน์การนำเข้า Transformers, AutoTokenizer , AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment") nlp = ไปป์ไลน์("การวิเคราะห์ความรู้สึก ", tokenizer=tokenizer, model=model) ``` ที่นี่ เรากำลังใช้โมเดล "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment" ซึ่งได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดในงานวิเคราะห์ความรู้สึก คุณสามารถใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าอื่นๆ หรือปรับแต่งโมเดล BERT ของคุณเองในงานที่เกี่ยวข้องได้ ถัดไป คุณสามารถกำหนดคลาสและสร้างพรอมต์: ``` class = ["positive", "negative", "neutral"] prompt = "ข้อความนี้เกี่ยวกับ {}" ``` ที่นี่ เรากำลังกำหนดคลาสสามคลาส - เชิงบวก ลบ และเป็นกลาง - และสร้างพรอมต์ที่รวมคลาสและบริบทบางส่วนเกี่ยวกับข้อความที่เราต้องการจัดประเภท จากนั้น คุณสามารถกำหนดข้อความที่คุณต้องการจัดประเภทและเข้ารหัสโดยใช้โทเค็น BERT: ``` text = "ฉันชอบหนังเรื่องนี้มาก มันเยี่ยมมาก!" encoded_text = tokenizer(prompt.format(text), padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") ``` ที่นี่ เราใช้โทเค็น BERT เพื่อเข้ารหัสพรอมต์และข้อความ โดยมีการเติมและการตัดทอนเป็น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าอินพุตมีความยาวคงที่ และส่งคืนอินพุตที่เข้ารหัสเป็น PyTorch tensors จากนั้น คุณสามารถคำนวณคะแนนความคล้ายคลึงระหว่างข้อความที่เข้ารหัสและข้อความแจ้งสำหรับแต่ละคลาส: ``` Scores = model(**encoded_text)[0] softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) probabilities = softmax(scores ) class_scores = probabilities[:, :3].detach().numpy().flatten() ``` ที่นี่ เรากำลังส่งอินพุตที่เข้ารหัสไปยังโมเดล BERT เพื่อรับคะแนนเอาท์พุตสำหรับแต่ละคลาส โดยใช้ softmax ฟังก์ชั่นเพื่อให้ได้ความน่าจะเป็น และลดคะแนนของทั้งสามคลาสให้ราบเรียบ สุดท้าย คุณสามารถจัดประเภทข้อความตามคะแนนสูงสุดได้: ``` class_index = class_scores.argmax() Predicted_class = class[class_index] ``` ที่นี่ เราใช้ฟังก์ชัน numpy argmax เพื่อค้นหาดัชนีของคะแนนสูงสุด และแม็พกับป้ายกำกับคลาสที่เกี่ยวข้อง โดยรวมแล้ว ตัวอย่างนี้สาธิตวิธีใช้ BERT สำหรับการจัดประเภทข้อความแบบ Zero-shot ใน Python โดยใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าและวิธีการแบบพร้อมท์ที่เรียบง่าย คุณสามารถแก้ไขโค้ดนี้เพื่อใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้า ข้อความแจ้ง และคลาสต่างๆ ได้ ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence