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特徵工程的死亡？BERT 搭配 SQuAD 2.0 的語言特徵
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过比较特征工程和BERT模型在三个数据集上的表现，发现BERT模型在一个数据集上的准确度和F1分数提高0.03和0.05，表现优于传统分类器。因此，在该数据集上使用BERT模型值得投入时间和成本。
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关键要点
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比较传统机器学习模型与BERT模型在三个数据集上的表现。
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BERT模型在一个数据集上胜过传统特征向量分类器。
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BERT模型在该数据集上提高了0.03的准确度和0.05的F1分数。
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在该数据集上使用BERT模型值得投入时间和成本。
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在其他数据集上使用BERT模型则不值得。
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