《表1：不同算法的分类性能》

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《基于BERT的用户画像》

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本文研究了基于BERT预训练模型的用户画像相关问题，BERT模型对遮挡语言模型和下一个句子预测任务同时进行训练，能够更好的获取上下文信息，学习句内和句间关系。相比于传统的词向量，BERT在一定程度上能够解决一词多义问题，更好的抽取用户特征。实验表明，基于BERT预训练模型在处理用户画像上能够达到较好的效果。由于数据集中文本的内容与用户属性存在一定的偏差，数据中的噪声较大，数据存在不平衡，需要进一步提高用户画像的分类精度。