医疗文本分类
最后更新 2020/05/11 11:44
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BERT TensorFlow 文本分类
mohoho
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医疗文本分类赛后答辩
Batch大小为50，循环次数为8次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为83.27。
最后更新 2020/05/11 11:44
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一、赛题分析
本赛题是一个文本的多分类问题，一般来说这种问题，都可以交给bert来解决 数据的特点在于:
1. 需要分类的label较多
2. 各个类别的样例数不均衡，样例最多的妇产科是第二多的神经科的2.5倍，更是样例最少的数百倍
3. 所给数据非常漂亮，省去了许多数据预处理
二、 核心思路
选用模型
BERT： BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向
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