基于BERT的文本分类: 使用BERT进行句子级文本分类

引言：
文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务，它涉及将文本分为不同的预定义类别。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练语言模型，其在许多自然语言处理任务中取得了显著的成功。本文将介绍如何使用BERT进行句子级文本分类，并提供相应的源代码。

1. 理解BERT模型
   BERT模型是通过对大规模的无监督文本进行预训练而得到的。它是一个基于Transformer架构的深度神经网络，能够双向地学习句子中的上下文信息。BERT的输入是一段文本，它会经过一个词嵌入层将每个词转换为向量表示，然后将这些向量输入到多层的Transformer编码器中进行处理。最后，BERT模型会输出一个表示整个句子的向量。

2. 准备数据集
   首先，我们需要准备一个用于文本分类的数据集。数据集应该包含两列：一列是文本内容，另一列是对应的类别标签。可以使用任何适合的数据集，这里以一个虚拟的电影评论数据集为例。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv