为一组文本分类创建一个基于BERT的模型。


训练数据集中包含1000条电影评论，每条评论都有一个二元标签，表示是否为正面评论。
可以使用已经预训练好的BERT模型作为特征提取器，然后将提取的特征传递给一个全连接层进行分类。为此，可以使用Keras（或TensorFlow）中的BERT API来加载预训练模型并构建分类器模型。

具体步骤如下：
1. 加载BERT预训练模型
2. 运行每个评论通过BERT预训练模型，将输出特征向量
3. 将每条评论的特征向量传递给全连接层进行分类预测
4. 训练模型并在验证（或测试）集上进行评估

在训练过程中应该注意调整超参数和应用正则化手段。为了减少过拟合的可能性，可以在全连接层中使用Dropout以及在训练过程中使用早停技术。