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針對(duì)現(xiàn)有中文短文夲分類算法通常存在特征稀疏、用詞不規(guī)范和數(shù)據(jù)海量等問(wèn)題，提出一種基于Transformer的雙向編碼器表示（BERT）的中文短文本分類算法，使用BERT預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)短文本進(jìn)行句子層面的特征向量表示，并將獲得的特征冋量輸λ Softmax回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練與分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨著搜狐新聞文本數(shù)據(jù)量的增加，該算法在測(cè)試集上的整體F1值最高達(dá)到93%，相比基于 Textcnn模型的短文本分類算法提升6個(gè)百分點(diǎn)，說(shuō)明其能有效表示句子層面的語(yǔ)義信息，具有更好的中文短文本分類效果。
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