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基于BERT的長(zhǎng)文本分類方法

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打開(kāi)文本圖片集

由于預(yù)訓(xùn)練模型輸入分詞數(shù)量限制，基于 BERT 的長(zhǎng)文本分類任務(wù)效果與長(zhǎng)文本分割后的文本段集合的處理及特征融合密切相關(guān)，現(xiàn)有的長(zhǎng)文本分類研究在融合文本段特征時(shí)更關(guān)注文本段之間原始的順序關(guān)系，而本文提出了一種基于 BERT 和集合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)文本分類模型.該方法以 BERT 為基礎(chǔ)，可處理從同一文本樣（剩余15089字）

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