Bert模型全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，主要分为两个部分：1训练语言模型（language model）的预训练（pretrain）部分，2训练具体任务(task)的fine-tune部分。Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。
相比之前的Word Embedding模型,Bert 模型具有双向，多层，随机Mask,并且融合了自然语言处理前沿技术transformer 权重处理多种优点，可以说是ELMO、GPT、Word2Vec的集大成者。具体原理上的理解各位可以移步至张俊林博士解读BERT非常详尽清晰，有助于各位从理论上加深理解Bert的原理。本文主要从Bert实践角度，拎出实用的代码片段，来完成文本情感分类。
首先下载Bert预训练模型：
google公布了一个参数较小的BERT预训练模型，点击下载。文件里有五个文件，其中bert_model.ckpt开头的文件是负责模型变量载入的，而vocab.txt是训练时中文文本采用的字典，最后bert_config.json是BERT在训练时，可选调整的一些参数。