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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>一種基于BERT模型的社交電商文本分類算法

      一種基于BERT模型的社交電商文本分類算法

      2021-04-13 | pdf | 1.57 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　隨著網(wǎng)絡(luò)購物的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)商家和購物者在網(wǎng)絡(luò)交易活動中產(chǎn)生了大量的交易數(shù)據(jù)，其中蘊含著巨大的分析價值。針對社交電商商品文本的文本分類問題，為了更加高效準確地判斷文本所描述商品的類別，提出了一種基于BERT模型的社交電商文本分類算法。首先，該算法采用BERT（ Bidirectional Encoder Representations from Transformers）預訓練語言模型來完成社交電商文本的句子層面的特征向量表示，隨后有針對性地將獲得的特征向量輸入分類器進行分類，最后采用社交電商文本的數(shù)據(jù)集進行算法驗證。實驗結(jié)果表明，經(jīng)過訓練的模型在測試集上的分類結(jié)果F值最髙可達94.61%，高出BERT模型針對MRPC的分類任務(wù)6%。因此，所提社交電商文本分類算法能夠較為高效準確地判斷文本所描述商品的類別，有助于進一步分析網(wǎng)絡(luò)交易數(shù)據(jù)，從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。

      算法 模型 文本
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