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这篇论文的主要目的在于在文本分类任务上探索不同的BERT微调方法并提供一种通用的BERT微调解决方法。这篇论文从三种路线进行了探索:(1) BERT自身的微调策略,包括长文本处理、学习率、不同层的选择等方法;(2) 目标任务内、领域内及跨领域的进一步预训练BERT;(3) 多任务学习。微调后的BERT在七个英文数据集及搜狗中文数据集上取得了当前最优的结果。有兴趣的朋友可以点击上面的实验代码,跑一跑玩一玩~
见: https://mp.weixin.qq.com/s/uYHYISd72rF_0uQIjIzXPA
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