帮我重新润色下面这段文章：本文将介绍如何使用BERT模型进行中文文本分类。BERT是一种预训练语言模型，可实现在特定任务上进行微调。我们将使用BERT的中⽂版本（chinese_L-12_H-768_A-12）来训练一个文本分类器，以将中⽂评论分为正⾯或负面两类。

我们将使用Python编写代码，并使用TensorFlow2.0框架。首先导入必要的库：

```
!pip install tensorflow-hub
!pip install tensorflow-datasets
!pip install bert-for-tf2
```

接下来，导入BERT模型和预处理函数：

```
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_datasets as tfds
import bert

# 加载BERT模型
module_url = "https://tfhub.dev/tensorflow/bert_zh_L-12_H-768_A-12/2"
bert_layer = hub.KerasLayer(module_url, trainable=True)

# 预处理函数
def preprocess_data(dataset):
    def to_input_dict(sample):
        text = sample['text']
        label = sample['label']
        tokenize = bert.bert_tokenization.FullTokenizer(
            vocab_file=bert_layer.resolved_object.vocab_file.asset_path.numpy()
        )
        input_tokenized = tokenize.tokenize(text.numpy())
        input_tokenized = ['[CLS]'] + input_tokenized + ['[SEP]']
        input_segmented = [0] * len(input_tokenized)
        input_mask = [1] * len(input_tokenized)
        input_ids = tokenize.convert_tokens_to_ids(input_tokenized)
        padding_length = 128
        input_ids = input_ids[:padding_length] + [0] * (padding_length - len(input_ids))
        input_segmented = input_segmented[:padding_length] + [0] * (padding_length - len(input_segmented))
        input_mask = input_mask[:padding_length] + [0] * (padding_length - len(input_mask))
        return {
            'input_word_ids': input_ids,
            'input_mask': input_mask,
            'input_type_ids': input_segmented
        }, label
    return dataset.map(to_input_dict, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE).batch(32).prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)
```

接下来，我们将下载IMDB评论数据集，并将其分为训练集和测试集：

```
(ds_train, ds_test), info = tfds.load(
    'imdb_reviews',
    split=['train', 'test'],
    shuffle_files=True,
    as_supervised=True,
    with_info=True,
)

# 将标签从1/0转换为正/负
class_names = ['negative', 'positive']
ds_train = ds_train.map(lambda x, y: (x, tf.cast(y, tf.int32)))
ds_test = ds_test.map(lambda x, y: (x, tf.cast(y, tf.int32)))
```

最后，定义模型，并进行训练和评估：

```
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义模型
def build_model(num_classes):
    input_word_ids = Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids")
    input_mask = Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name="input_mask")
    input_type_ids = Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name="input_type_ids")
    _, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, input_type_ids])
    clf_output = sequence_output[:, 0, :]
    out = Dense(num_classes, activation='softmax')(clf_output)
    model = Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, input_type_ids], outputs=out)
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=2e-5), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# 训练模型
num_classes = 2

train_data = preprocess_data(ds_train)
test_data = preprocess_data(ds_test)

model = build_model(num_classes)
history = model.fit(
    train_data,
    epochs=5,
    validation_data=test_data,
)

# 评估模型
test_results = model.evaluate(test_data, verbose=0)
print(f"Test accuracy: {test_results[1]:.3f}")
```
本文介绍如何使用BERT模型对中文文本进行分类。BERT是一种预训练语言模型，在特定任务上可微调。我们使用BERT的中文版本(chinese_L-12-H-768_A-12)来训练一个文本分类器，将中文评论分为正面或负面。我们使用Python编写代码，并使用TensorFlow2.0框架。首先导入必要的库，然后加载BERT模型和预处理函数。接着，我们下载IMDB评论数据集，将其分为训练集和测试集，并将标签从1/0转换为正/负。最后，定义模型并进行训练和评估。