Zhen大虾
Zhen大虾

Bert踩坑总结—————分类准确率过低

使用bert进行文本分类，主要踩的坑有：

  1. 数据格式，看自己写的类中如何提取标签和文本
  2. fine-tuning的配置，除了指定文件路径外，可以调整学习率为万分之一到十万分之一之间
  3. fine-tuning中train.sh看是哪个模型保存了，要在predict.sh中引用
  4. 如果运行结果多次不变，就删除eval_output中的模型，重新跑一次

数据集一定要Shuffle！！！！这是我调试bert踩的最大的坑，如果未shuffle，得到的验证集准确率只要18%，这个的原因主要是进行训练时是通过batchsize中的数据进行的，而未经shuffle的数据只包含某一类，所以训练并不完全。

最后结果：

Bert踩坑总结—————分类准确率过低_第1张图片

Bert踩坑总结—————分类准确率过低_第2张图片

从之前看attention transformer bert到运行代码，终于跑通！！！结果比之前bi-lstm+Word2vec提升了5个百分点吧！！！

继续冲鸭！！！

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