使用lmbp神经网络与预测就业率

使用LMBP神经网络进行预测就业率，需要先收集相关的数据集，并对数据进行预处理和特征工程。其次，需要选择合适的预训练语言模型，如BERT、GPT等，并对其进行微调或进一步训练，在数据上进行训练和验证。最后，使用训练好的模型对新的数据进行预测。在预测就业率的任务中，可以将就业率作为模型的目标变量，同时选取一些相关的特征作为模型的输入变量，例如人口、经济、教育等方面的指标。这样，通过训练神经网络模型，可以得到一个能够预测就业率的模型，并对新的数据进行预测。