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隨著網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)商家和購(gòu)物者在網(wǎng)絡(luò)交易活動(dòng)中產(chǎn)生了大量的交易數(shù)據(jù)，其中蘊(yùn)含著巨大的分析價(jià)值。針對(duì)社交電商商品文本的文本分類問題，為了更加高效準(zhǔn)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(yù)訓(xùn)練語(yǔ)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(duì)性地將獲得的特征向量輸入分類器進(jìn)行分類，最后采用社交電商文本的數(shù)據(jù)集進(jìn)行算法驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過訓(xùn)練的模型在測(cè)試集上的分類結(jié)果F值最髙可達(dá)94.61%，高出BERT模型針對(duì)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(zhǔn)確地判斷文本所描述商品的類別，有助于進(jìn)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(jià)值的信息。
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