《表1 文本分类实验错误率》

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《用于文本分类的多探测任务语言模型微调》

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模型在数据集上取得的错误率如表1所示．对于每个任务，选择了目前效果最好的模型进行比较．在IMDb和TREC-6数据集上，与CoVe（context vectors）模型[33]进行对比．在AG、Yelp和DBpedia数据集上，与文献[34-35]提出的文本分类方法进行对比．最后在全部数据集上与目前文本分类效果最好的基于微调的半监督模型ULMFi T（universal language model fine-tuning）[2]进行对比．