参考论文《Distilling Task-Specific Knowledge from BERT into Simple Neural Networks》
分别采用keras和pytorch基于textcnn和bilstm(gru)进行了实验
实验数据分割成 1（有标签训练）：9（无标签训练）：1（测试）
在情感2分类clothing的数据集上初步结果如下：
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小模型（textcnn & bilstm）准确率在 0.80 ~ 0.81
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BERT模型 准确率在 0.90 ~ 0.91
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蒸馏模型 准确率在 0.87 ~ 0.88
实验结果与论文结论基本一致，与预期相符
后续将尝试其他更有效的蒸馏方案