文本分类问题是自然语言处理领域的一个非常广泛的研究领域。简而言之，文本分类问题是确定给定文本所属的先前确定的哪个类别。在过去的研究中，在这一领域进行了成功的研究。在该研究中，使用用于变压器（BERT）的双向编码器表示，其是用于解决自然语言处理领域中的分类问题的常用方法。通过通过在Chatbot架构中使用的单个模型来解决分类问题，旨在缓解服务器上的负载，该负载将由一个以上的模型创建，用于解决多个分类问题。此时，利用在估计在多于一个主题中为分类而创建的单个BERT模型期间应用的掩蔽方法，基于问题的基础提供了模型的估计。覆盖不同字段的三个单独的数据集被各种方法除以各种方法，以使问题复杂化，并且在这种方式中也包括在字段中彼此非常接近的分类问题。以这种方式使用的数据集包括五个课程的五个分类问题。在性能和服务器上占用的空间方面相互比较包含所有分类问题和专门用于问题的其他BERT模型的BERT模型。
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