使用“transformers”库训练一个文本分类器来将电影评价分为正面和负面评价。


您可以使用以下数据集：IMDB电影评论数据集。您需要将其下载并加载到您的代码中，可以使用PyTorch Datasets功能。您应将数据集划分为训练集和测试集。您需要预处理数据集，例如删除HTML标记，小写字母，词形还原和标点符号等。
首先需要安装PyTorch和Transformers库，然后可以使用以下步骤训练文本分类器：

1. 加载IMDB数据集，将其划分为训练集和测试集。
2. 对文本进行预处理，例如将文本转换为小写字母、删除HTML标记、去除标点符号、词形还原等。
3. 使用Transformers库中的预训练模型（如BERT、RoBERTa等）作为基础模型，并在其之上添加一个分类层来训练文本分类器。
4. 导入优化器和损失函数，然后开始模型的训练，以及在测试集上的评估。
5. 对模型进行微调，调整超参数等，以提高模型的精度和性能。

需要注意的是，文本分类是一个复杂的任务，需要经过多次迭代来训练出高质量的模型。因此，需要耐心地调整模型参数、优化器、损失函数等，以获得最佳结果。