近来 BERT等大规模预训练模型在 NLP 领域各项子任务中取得了不凡的结果,但是模型海量参数,导致上线困难,不能满足生产需求。舆情审核业务中包含大量的垃圾舆情,会耗费大量的人力。本文在垃圾舆情识别任务中尝试 BERT 蒸馏技术,提升 textCNN 分类器性能,利用其小而快的优点,成功落地。
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