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@@ -63,7 +63,7 @@ UER-py有如下几方面优势:
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 ## 快速上手
-这里我们通过常用的例子来简要说明如何使用UER-py，更多的细节请参考使用说明章节。我们首先使用BERT模型和豆瓣书评分类数据集。我们在书评语料上对模型进行预训练，然后在书评分类数据集上对其进行微调。这个过程有三个输入文件：书评语料，书评分类数据集和中文词典。这些文件均为UTF-8编码，并被包括在这个项目中。
+这里我们通过常用的例子来简要说明如何使用UER-py，更多的细节请参考使用说明章节。我们首先使用文本预训练模型BERT和书评情感分类数据集。我们在书评语料上对模型进行预训练，然后在书评情感分类数据集上对其进行微调。这个过程有三个输入文件：书评语料，书评情感分类数据集和中文词典。这些文件均为UTF-8编码，并被包括在这个项目中。
 
 BERT模型要求的预训练语料格式是一行一个句子，不同文档使用空行分隔，如下所示：