BERT

BERT 的中文预训练模型—bert-base-chinese，是一个实用的自然语言工具。它可以你快速进行中文文本的理解、分类、问答等任务。这个模型使用了Hugging Face Transformers库，能够通过config.json、pytorch_model.bin和vocab.txt这些文件进行 fine-tune，挺方便的。如果你对BERT的工作原理感兴趣，可以深入了解它如何通过[CLS]和[SEP]标记来文本，并生成嵌入向量。在实际应用中，它对中文文本的语义理解效果蛮不错，适合需要进行中文的项目。如果你正在做自然语言相关的项目，不妨尝试一下这个模型，是它的 fine-tune 原

贝岭的MATLAB代码展示了在大规模法语情感分析数据集上，BERT作为主要方法的有效性。该数据集包含10万条正面评论和10万条负面评论，经过16万条训练、2万条验证和2万条测试的分割。本研究首次提出了这一法语情感分析数据集，并将BERT的性能与传统方法如TF-IDF和fastText进行了比较。