Text Classification with Representation Models 使用表示模型进行文本分类#

1. 特定任务模型是一种表示模型，例如 BERT，是为特定任务（如情感分析）而训练的。（在第11章介绍）
2. 嵌入模型生成通用嵌入，可用于多种任务，不限于分类 （在第10章介绍）

Using a Task-Specific Model 使用特定任务模型#

就和直接使用模型没什么区别

Classification Tasks That Leverage Embeddings 利用嵌入的分类任务#

当没有对应的 Task 模型的时候，一个是考虑使用微调做一个新模型。另外就是一个使用嵌入方式。

简单来说，就是让模型将文本转化为嵌入，然后我们自己实现一个分类器（使用传统的回归方程）

Text Classification with Generative Models 使用生成模型进行文本分类#

当然可以让生产模型生成一个结果，这种比较靠近提示工程。