针对目前用户画像构建算法不足，提出一种基于全词BERT的集成用户画像方法，以有效地解决目前算法中存在特征构建和泛化问题.该方法采用多种方式构建特征，使用多分类器的集合对不同形式文本进行标签分类，同时使用梯度上升算法确定集成学习中基分类器的权重参数.实验结果表明，所提出的方法与其他混合模型方法相比，泛化性和准确性均有较大提升.
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