bert 文本分类精度

BERT 在文本分类任务上的表现非常出色，甚至在多个数据集上都刷新了历史最佳结果。例如，在 GLUE（General Language Understanding Evaluation）基准测试中，BERT 在 9 种自然语言处理任务中的 8 种任务上取得了最好的结果。具体来说，在 SST-2（二元情感分类）任务上，BERT 的准确率可达到 94.9%，在 MNLI（多种语言自然语言推理）任务上，BERT 的准确率可达到 86.7%。在其他一些数据集上，BERT 的表现也非常优秀，比如在 Yelp 2019 数据集上，BERT 的准确率可达到 65.6%。总的来说，BERT 在文本分类任务上的表现非常出色。