一篇使用 Transformer 模型进行中文文本分类的预训练研究（摘自 arXiv）
随着互联网的发展，人们可以在其中找到各种类型的文本数据，包括新闻、评论、社交媒体帖子、产品评论等。解决自然语言处理中的问 题需要大量的标注数据，但是标注数据的收集成本很高，并且特定问题的标注数据可能很难获取。为了解决这个问题，本文提出了一种使用预 训练模型进行中文文本分类的方法，该方法基于 Transformer 编码器-解码器模型，在预训练过程中使用大量未标注的中文文本进行训练，以 建立对中文语言的深入理解。然后，在标注数据上对预训练模型进行微调，以生成预测新文本类别的模型。实验表明，这种方法在多个中文文 本分类任务上具有良好的性能，同时在未标注数据上也表现出了较强的文本表示能力，这也提示着 Transformer 模型在中文文本处理中的潜力。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
这篇论文介绍了一种使用预训练Transformer模型进行中文文本分类的方法。该方法使用大量未标注的中文文本进行预训练，以建立对中文语言的深入理解，然后在标注数据上进行微调，以生成预测新文本类别的模型。实验表明，该方法在多个中文文本分类任务上性能良好并且表现出了较强的文本表示能力，也提示了Transformer模型在中文文本处理中的潜力。