关于predict准确率的问题

[Zhangpeixiang]

我利用您开源的数据训练后，loss效果还是不错的，验证集也有接近80%的准确率，但是我实际进行测试的时候，发现两个语义相似度高的句子并不能很好的被识别出来，往往仅有1%的相似度，反观那些可以识别的句子，多半是因为其本身在字符级的相似度较高，模型容易识别这类相似的句子对，并没有在bert上看到较为明显的强大之处。是否是因为这个数据集的原因，以及相似度本身处理起来并不如分类任务效果好？是否BERT在分类任务中会有更好的表现？

[terrifyzhao]

@Zhangpeixiang bert相比于其他模型来说有质的飞跃，nlp目前还处在一个发展的阶段，模型本生并不一定就能达到完美的效果，在文本匹配这一块来说，bert论文的fine turning任务中没有提到过文本匹配的任务，xlnet有提到，可以期待下xlnet的效果。

[Zhangpeixiang]

@terrifyzhao 嗯嗯，最近也在关注xlnet，准备好好研读一下加入回归后的模型效果