使用Transformer模型进行自然语言处理（NLP）

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。Transformer模型是NLP领域的一项重大突破，已经成为许多NLP任务的标准架构。在本文中，我们将介绍如何使用Transformer模型进行NLP任务，并提供相应的源代码。

首先，让我们了解一下Transformer模型的基本原理。Transformer模型是由Google的研究人员在2017年提出的，其核心思想是完全基于自注意力机制（self-attention mechanism）来建模序列之间的关系。相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer模型能够并行计算，加快了训练速度，并且在处理长序列时表现更好。

在使用Transformer模型进行NLP任务之前，我们需要准备数据集。假设我们要进行文本分类任务，我们可以使用一个包含标签和相应文本的数据集。下面是一个简单的数据集示例：

dataset = [
    ("sports"</