bert 文本分类精度
时间: 2023-09-26 15:13:06 浏览: 60
基于BERT的文本分类CNN模型设计源码
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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。
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