基于Bert模型的文本多分类应用研究

摘要：

结合K12教育题库数据的特点,使用自然语言处理技术对习题分类,基于BERT模型,针对中文文本分类,采用"抽取+生成"的方式获得文本摘要,为了提升模型性能,使用迁移学习,最后利用了CNN分类算法对习题的多个标签进行多分类.结果表明该方法可以有效实现习题分类,为更好地教学以及学生学习提供便利.

关键词：BERT、文本分类、迁移学习

所属期刊栏目：19

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：合肥学院校级本科教学质量工程项目2021hfujyxm26

在线出版日期：2023-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：40-41