BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较
一、核心原理对比
| 维度 | 预训练模型（如BERT） | 朴素贝叶斯分类器 |
|---|---|---|
| 模型类型 | 深度学习模型，基于Transformer架构，通过大规模无监督预训练学习语言表示。 | 传统机器学习模型，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。 |
| 特征表示 | 自动学习文本的上下文相关表示（contextual embeddings），捕捉长距离语义依赖。 | 通常使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF，忽略词序和上下文，仅考虑词频。 |
| 训练方式 | 两阶段训练：1. 预训练（如掩码语言模型任务）；2. 微调（针对特定任务调整参数）。 | 单阶段训练，直接基于标注数据计算先验概率和条件概率。 |
二、性能与效果对比
| 维度 | 预训练模型（如BERT） | 朴素贝叶斯分类器 |
|---|---|---|
| 准确率 | 通常在大型数据集和复杂任务（如情感分析、文本蕴含）上表现更好，尤其在低资源场景下仍能保持较高性能。 | 在简单任务和小规模数据集上可能表现良好，但对长文本和语义复杂的场景效果有限。 |
| 数据需求 | 需要较多标注数据才能充分发挥优势（微调阶段），但预训练阶段的知识可迁移到小数据集任务。 | 对数据量要求较低，在小规模数据集上可能更快收敛，但数据稀疏时性能下降明显。 |
| 计算资源 | 训练和推理成本高，需要GPU/TPU支持，模型体积大（如BERT-base约400MB）。 | 训练和推理速度极快，资源消耗少，适合边缘设备部署。 |
三、适用场景对比
| 场景 | 预训练模型（如BERT） | 朴素贝叶斯分类器 |
|---|---|---|
| 数据规模 | 大规模标注数据（如数万条以上）或小数据但需捕捉复杂语义。 | 小规模标注数据（如数千条以下）或快速原型验证。 |