rnn bert 实现二分类

RNN和BERT都可以用于二分类任务，同时也有一些区别和优缺点。

RNN可以通过循环神经网络来处理序列数据，对于文本分类任务，可以将文本中的单词作为输入序列，通过RNN对序列进行处理得到文本的表示向量，然后再经过全连接层进行二分类。

BERT是目前最先进的预训练语言模型，可以通过对大规模语料库进行预训练得到强大的语义表示能力，对于文本分类任务，可以将文本输入BERT模型中进行编码，得到文本的表示向量，然后再经过全连接层进行二分类。

相比较而言，BERT模型通常比RNN模型更加强大，能够更好地捕捉文本中的语义信息，但是BERT模型的参数量较大，需要更大的计算资源和更长的训练时间。同时，RNN模型也具有一定的优势，例如可以处理变长的序列数据，适用于一些需要关注上下文信息的任务。

因此，选择RNN还是BERT模型，需要根据具体的任务需求和数据特点来进行选择。