此前，我尝试了使用BERT-FC模型去做文本分类，遇到了以下几个问题，这里再回顾一下：（1）模型泛化能力不足训练集准确率达到97%以上，但测试集的分类准率均值在80%左右浮动，最好的一次达到了83.8%，但也很难再有提升。（2）分类效果不平衡样本面临不平衡分类问题，在对训练集进行简单随机过采样的预处理的前提下，仍未解决该问题。测试集上使用最优模型进行预测的结果是：两个小类上的F1值刚过50%，两个