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使用ERNIE3.0模型进行文本分类预测的示意图思维导图
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文本分类预测的人工智能模型内容分解
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思维导图大纲
使用ERNIE3.0模型进行文本分类预测的示意图思维导图模板大纲
文本输入
-用户输入文本到模型
文本预处理
-去除标点符号
文本分词
词干化/去停用词
词向量表示
ERNIE3.0模型处理
-模型接收文本向量
模型进行语义表示学习
生成文本表示向量
特征提取
从模型中提取文本表示向量作为特征
分类预测
构建全连接层进行分类预测
根据预测结果提供相应反馈（如情感分类）
文本分类原理
基于监督学习：使用已有标签训练模型，使其能够根据输入文本的特征进行分类预测
语义表示学习：通过训练模型学习文本的语义表示，进而提高分类准确性
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