基于 Transformer 自然语言处理方法的广告文本分类
计算与语言
2021-06-24 v2
摘要
本研究提出一种基于自然语言处理（NLP）的方法，用于在线广告平台上创建的广告文本按行业进行自动分类。我们的数据集包含来自 12 个不同行业的约 21,000 条标注广告文本。研究中使用了 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型，这是一种基于 transformer 的语言模型，近期被用于自然语言处理文献中的文本分类等领域。文中详细展示了使用预训练的土耳其语 BERT 模型所获得的分类效率。
引用
@article{arxiv.2106.10899,
title = {Ad Text Classification with Transformer-Based Natural Language Processing Methods},
author = {Umut Özdil and Büşra Arslan and D. Emre Taşar and Gökçe Polat and Şükrü Ozan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.10899},
year = {2021}
}
备注
6 pages, in Turkish language, 4 figures, 3 tables