问题描述
我将简短的客户反馈消息分为 10 个类别。这些消息的词汇量相当有限，但仍然足够广泛，需要机器学习方法。大多数类别都由 2-3 个带有变化的显着表达方式表示（例如“新帐户”、“开设帐户”等）。
训练集非常小，大约有 500 条消息用于训练和测试（每个类别 50 条）。我正在尝试 BERT，但它似乎必然会过拟合如此小的训练数据集。对于这种情况，您会推荐哪些模型方法？
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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