基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域，文本数据（如电子病历、医学文献、临床报告）具有高度的专业性和复杂性，传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。
本文将探讨Transformer模型在医学文本分类中的应用，重点介绍BERT和BioBERT模型，并通过代码示例展示如何实现一个基于BioBERT的医学文本分类任务。
Transformer模型简介
Transformer模型由Vaswani等人于2017年提出，其核心是自注意力机制（Self-Attention），能够捕捉文本中长距离的依赖关系。相比于传统的RNN和CNN模型，Transformer具有并行计算能力强、建模能力优越的特点。
1. BERT
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google于2018年提出的预训练语言模型。BERT通过掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）