BERT 模型微调：提升文本分类效果的有效手段

微调阶段是指预训练好的 BERT 模型在特定任务中的应用过程，例如'文本分类'和'命名实体识别'等。这个过程旨在让 BERT 模型适应不同类型的下游任务，通过在特定的新闻文本数据集上进行再次训练，更新相关参数，学习新闻文本特征，以获得更好的分类结果。相较于传统方法，微调应用可以减少硬件成本和时间成本，因为模型不必从头开始预训练，只需引入针对下游任务的一部分参数。图2 展示了微调训练过程的示意图。