36、基于BERT的假新闻分类：从训练到评估的全流程解析

基于BERT的假新闻分类：从训练到评估的全流程解析

在当今互联网时代，假新闻的传播变得轻而易举，对个人、社会、组织或政党的声誉可能造成严重危害。利用机器学习和深度学习技术进行假新闻检测成为解决这一问题的有效途径。本文将详细介绍基于BERT模型进行假新闻分类的完整流程，包括模型加载、优化设置、训练、评估等关键步骤。

1. 模型加载与设置

首先，我们需要加载预训练的BERT模型，并将其移动到指定的设备（如GPU）上。以下是具体的代码实现：

# 加载预训练的bert-base-uncased模型
bert_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
    'bert-base-uncased',
    num_labels = 2,
    output_attentions = False,
    output_hidden_states = False,
)
# 将模型移动到指定设备
bert_model.to(device)

通过上述代码，我们下载了 bert-base-uncased 模型的预训练权重，并添加了一个具有两个标签的分类层。执行这段代码还会打印出BERT模型的架构摘要，示例如下：

BertForSequenceClassification(
    (bert): BertModel(
        (embeddings): BertEmbeddings(