【摘 要】
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随着时代的发展,网络中文本数量飞速增长,为了高效地提取和处理,对文本进行分类必不可少。该文以BERT模型为基础,提出了一种子词级的中文文本分类方法。在该方法中,使用子词
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随着时代的发展,网络中文本数量飞速增长,为了高效地提取和处理,对文本进行分类必不可少。该文以BERT模型为基础,提出了一种子词级的中文文本分类方法。在该方法中,使用子词级遮蔽方法改进原有遮蔽语言模型,使其能有效遮蔽完整中文单词,增加了BERT模型对中文文本的词向量表达能力。同时新加入了中文单词位置嵌入,弥补了BERT模型对中文单词位置信息的缺失。实验结果表明,使用了该文文本分类方法的BERT模型,在多个中文数据集中对比其他模型均拥有最好的分类效果。
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