该脚本用于执行文本分类任务。主要功能包括：
加载预训练的BERT模型。定义分类任务的数据处理和模型训练流程。支持自定义数据集的加载和处理。 run_squad.py该脚本用于执行问答任务。主要功能包括：
加载预训练的BERT模型。定义问答任务的数据处理和模型训练流程。支持SQuAD数据集的处理和评估。 3. 项目的配置文件介绍 bert_config.json该配置文件定义了BERT模型的结构和参数，包括：
vocab_size: 词汇表的大小。hidden_size: 隐藏层的大小。num_hidden_layers: 隐藏层的数量。num_attention_heads: 注意力头的数量。intermediate_size: 中间层的大小。hidden_act: 激活函数。hidden_dropout_prob: 隐藏层的dropout概率。attention_probs_dropout_prob: 注意力概率的dropout概率。max_position_embeddings: 最大位置嵌入的大小。type_vocab_size: 类型词汇表的大小。initializer_range: 初始化范围。通过这些配置参数，可以灵活地调整模型的结构和性能。
以上是中文BERT-wwm项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。