使用BERT预训练模型进行新闻文本分类：预处理、微调及评估

在应用BERT预训练模型进行新闻文本分类前，需对新闻文本数据进行预处理，使其符合BERT模型的输入格式。具体而言，预处理过程包括在每个句子的开头和结尾添加特殊的符号标记'[CLS]'和'[SEP]'，用于标记句子的起始和结束位置。此外，需要对句子长度进行统一调整，确保每个句子的长度保持一致。如果句子过长，则需要进行截断；如果句子过短，则需要进行填充。为了避免填充tokens对模型表现产生负面影响，应使用attention mask来区分填充和非填充tokens，确保模型正确关注输入序列中的有效信息。

接下来，可以加载和调用预训练的中文BERT模型，并通过在模型顶部添加一个分类器，在新闻文本数据上进行微调。在微调过程中，需要选择适当的优化器、学习率和批次大小等超参数，并对模型进行交叉验证以评估其性能。最后，在测试集中使用微调后的BERT模型对新的文本数据进行分类，将文本数据输入到模型中获得相应输出，并使用softmax函数将模型输出转换为概率分布。通过比较模型分类结果与真实测试数据来评估模型的性能。