迁移学习

通过深度迁移学习和BERT-NLI模型，显著减少监督机器学习对大量标注数据的依赖，提升分类性能。

该研究通过迁移学习和自动化机器学习工具，成功提升了社交媒体帖子风险分类的准确性，特别是在心理健康领域的应用。