帮我重新润色下面这段文章：【引子】在中文自然语言处理（NLP）领域，预训练语言模型目前是研究的热点之一。本文将介绍一个利用BERT模型进行中文文本分类的实例。

【正文】
一、数据准备：

1. 数据集简介

本次实例将使用THUCNews数据集。THUCNews数据集是一个新闻分类数据集，该数据集包含74万篇新闻，共有14个类别（从家居到体育）。

2. 数据集下载

首先，你需要下载数据集。
数据链接：THUCNews
下载说明：

    该数据集为压缩文件.tar.gz格式。
    下载完成后，将压缩文件解压到当前工作目录。

二、Tokenizer

Tokenizer可以将输入的文本转换为模型的输入格式，通常会自动添加特殊的token表示截止符、padding等。模型则可以利用这些信息更好地预测结果。

使用Chinese-BERT-wwm模型进行文本分类，需要使用chinese_bert_wwm_ext的tokenizer。

三、构建模型

使用预训练模型进行文本分类通常有两种方式：基于Fine-tuning的方法和基于特征提取的方法。
本文将演示Fine-tuning的方法。

1. 导入必要的库

```
import tensorflow as tf
import os
import pandas as pd
import numpy as np
from tensorflow.keras import Model, optimizers, layers, preprocessing, utils, losses
from sklearn.model_selection import train_test_split
from transformers import BertTokenizer, TFBertModel, BertConfig
```

2. 构建分类器并加载预训练模型

```
def create_classification_model(num_labels):
    input_ids = layers.Input(shape=(max_length,), dtype=tf.int32)  
    masks = layers.Input(shape=(max_length,), dtype=tf.int32)
    sequence_output = bert_model(input_ids, attention_mask=masks)[0]
    sequence_output_cls = sequence_output[:, 0, :]
    hidden1 = layers.Dense(units=768, activation='gelu')(sequence_output_cls)
    dropout1 = layers.Dropout(rate=0.2)(hidden1)
    hidden2 = layers.Dense(units=256, activation='gelu')(dropout1)
    dropout2 = layers.Dropout(rate=0.2)(hidden2)
    logits = layers.Dense(units=num_labels, activation='softmax')(dropout2)
    model = Model(inputs=[input_ids, masks], outputs=logits, name='classification')
    return model

num_labels = len(labels)
model = create_classification_model(num_labels) 
bert_model = TFBertModel.from_pretrained('chinese-bert-wwm-ext', config=config)
```

四、训练模型

1. 准备Input pipeline

```
def create_inputs_targets(data, max_length, tokenizer):
    input_ids, attention_masks = [], []
    for x in data['text']:
        encoded = tokenizer.encode_plus(text=x, max_length=max_length, pad_to_max_length=True)
        input_ids.append(encoded['input_ids'])
        attention_masks.append(encoded['attention_mask'])
    return np.array(input_ids), np.array(attention_masks), np.array(data['label'])

x_train_input_ids, x_train_attention_masks, y_train = create_inputs_targets(train_data, max_length, tokenizer)
x_val_input_ids, x_val_attention_masks, y_val = create_inputs_targets(val_data, max_length, tokenizer)

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(((x_train_input_ids, x_train_attention_masks), y_train)).shuffle(10000).batch(batch_size).repeat(epochs)
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(((x_val_input_ids, x_val_attention_masks), y_val)).batch(batch_size)
```

2. 训练模型

```
optimizer = optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate, epsilon=epsilon, clipnorm=1.)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics=['accuracy'])
model.fit(train_dataset, epochs=epochs, steps_per_epoch=len(train_data)//batch_size, 
          validation_data=val_dataset, validation_steps=len(val_data)//batch_size)
```

三、模型应用

可以用以下方式传入新的文本，获得预测结果（这里假设输入文本只有一个）：

```
predict_input_ids = []
predict_attention_masks = []
predict_text = "我今天很高兴"
encoded = tokenizer.encode_plus(text=predict_text, max_length=max_length, pad_to_max_length=True)
predict_input_ids.append(encoded['input_ids'])
predict_attention_masks.append(encoded['attention_mask'])

predict_input_ids = np.array(predict_input_ids)
predict_attention_masks = np.array(predict_attention_masks)
result = model.predict([predict_input_ids, predict_attention_masks])
```

【结尾】
本次实例演示了如何使用BERT模型进行中文文本分类。如果您想了解更多关于自然语言处理的知识，可以查看OpenAI官方网站。
在中文自然语言处理（NLP）领域，预训练语言模型是目前研究的热点之一。本文将介绍一个利用BERT模型对中文文本进行分类的实例。 首先介绍数据准备，本次实例将使用THUCNews数据集，包含74万篇新闻，共有14个类别。接着，介绍Tokenizer，这一步将文本转换为模型的输入格式，利用Chinese-BERT-wwm模型进行文本分类需要使用chinese_bert_wwm_ext的tokenizer。然后介绍如何构建模型，本文将演示Fine-tuning的方法。最后，讲解如何准备Input pipeline和训练模型。您可以直接通过传入新的文本来使用模型进行预测。太平洋电脑网小编希望这篇文章能够帮助您更好地了解中文文本分类。