基于分数阶高斯噪声的BERT 情感文本分类研究

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摘要： 由于BERT 模型庞大的参数量和在预训练阶段的过拟合问题，本文针对性地提出了基于分数阶高斯噪声（fGn）的即插即用模块FGnTune. 该模块利用fGn 引入随机性，用于提高BERT 预训练模型在情感文本分类任务中的性能. fGn 是具有长程依赖和非平稳性的随机信号，通过在BERT 微调阶段（剩余9203字）

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