BERT模型在文本分类中的研究：预测情感挑战

前言概述与研究背景

2018年10月，Google推出了全新的语言表示模型BERT，全称为“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”。据其研究论文所述，该模型在文本分类、实体识别以及问答系统等多个自然语言处理任务中均取得了突破性进展。

2017年12月，我参与了Hackerreath组织的一项挑战赛“Predict the Happiness”。在此次挑战中，我针对该文本分类问题构建了一个多层全连接神经网络模型，并通过测试数据提交结果，最终获得了87.8%的准确率，在参赛者中排名66位。

在对BERT模型进行了大量网络讨论和研究之后，我决定将其应用于相同的挑战任务中，以验证对BERT模型进行调整是否能够进一步提升我在该挑战中的排名表现。

2. Bert安装与预训练模型

将BERT的Github项目复制到本地设备中：

    git clone https://github.com/google-research/bert.git
    

• 直接下载预训练的Bert模型

Google推出了四种预先训练完成的模型：

• **[`B