NLP重铸篇之BERT如何微调文本分类

image论文标题：How to Fine-Tune BERT for Text Classification?论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.05583.pdf重铸系列会分享论文的解析与复现，主要是一些经典论文以及前沿论文，但知识还是原汁原味的好，支持大家多看原论文。分享内容主要来自于原论文，会有些整理与删减，以及个人理解与应用等等，其中涉及到的算法复现都会开源在：https://github.com/wellinxu/nlp_store ，更多内容关注知乎专栏（或微信公众号）：NLP杂货铺。介绍 已经证明了，自然语言预训练模型可以学习有效地学习到通用语言表示。BERT作为最杰出的代表，在各种NLP任务中都取得了很好的结果。本文就使用BERT进行文本分类问题，通过详细的实验进行研究，并提出了通用的微调策略：1、在相关数据上进一步进行预训练 ………………………………