《表4 bert模型在测试集上的表现》
本文采用了Google公开的bert预训练模型,该模型在各项自然语言处理任务中都能起到很好的效果。本文借助这一预训练模型构建文本分类器,先后采用了5 000对、10 000对以及两者组合的数据集进行训练,再在训练集上测试,敏感阈值为0.5,得到结果见表4。
图表编号 | XD00149951900 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.03.01 |
作者 | 朱泽圻 |
绘制单位 | 哈尔滨工业大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
本文采用了Google公开的bert预训练模型,该模型在各项自然语言处理任务中都能起到很好的效果。本文借助这一预训练模型构建文本分类器,先后采用了5 000对、10 000对以及两者组合的数据集进行训练,再在训练集上测试,敏感阈值为0.5,得到结果见表4。
图表编号 | XD00149951900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.01 |
作者 | 朱泽圻 |
绘制单位 | 哈尔滨工业大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |