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文本分类任务的目标是将文本数据分配到预定义的类别中。在本次项目中，我们使用了一个包含用户评论和评价维度的数据集。数据集中的每条评论都对应一个评价维度（如“服务态度”、“产品质量”等），我们的目标是训练一个模型，能够自动根据评论内容预测其对应的评价维度。

文本生成目前都是通过gpt等大模型进行完成，本次介绍一下通过seq2sep以及Transforms来实现。

文本分类是自然语言处理（NLP）中的一项基础任务，其目标是将文本数据自动归类到预定义的类别中。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本向量化方法，它能够衡量一个词语对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性。作用：用来计算一个词在文档中的权重大小，通常用来计算词权重方法之一TF：一个词在文档中的频次IDF：逆文档频率，一个关键词w在dw个文档中出现的次数TFijnij∑knkjTFi。