金融市场中的NLP——情感分析( 六 ) 自在ImageNet上推出AlexNet以来

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结论这个实验展示了基于BERT的模型在我的领域中应用的潜力，以前的模型没有产生足够的性能。然而，结果不是确定性的，如果调整下超参数，结果可能会有所不同。
值得注意的是，在实际应用中，获取正确的输入数据也相当重要。没有高质量的数据（通常被称为“垃圾输入，垃圾输出”）就不能很好地训练模型。
这里使用的所有代码都可以在git repo中找到：

金融市场中的NLP——情感分析( 六 )

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