《表3 不同模型下的测试精度》

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《SentiBERT：结合情感信息的预训练语言模型》

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从图4可以看出，相较原BERT模型，本文方法在不同数量的训练数据集下均能取得较好的效果，特别在样本数量较少的情况下，BERT的3种训练方式差异较大，随着训练数据增多，本文的模型精度收敛更加迅速。最终，在全数据集下，3个模型的差距较小样本下已经不够明显，猜测足够的人工标注样本使得BERT推断出了一定的情感，补偿了加入的单词情感信息。