3天深入浅出NLP笔记（三）模型调参和数据增强专题

最新推荐文章于 2025-02-17 15:18:22 发布
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本文探讨了自然语言处理（NLP）中模型调参的重要性和文本增强技术的应用。从机器学习到深度学习模型的选择，特别是预训练模型如Bert的微调，以及各种文本增强技术，如回译、随机词替换和上下文信息增强等。这些技术在应对标注样本不足和提升小样本预测准确性方面展现出价值。此外，还介绍了回译、Embedding和伪标签在工业界的应用。

3天深入浅出NLP笔记（三）模型调参和数据增强专题

模型调参

自己动手实验 模型调参

模型选择：

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机器学习模型调参部分：
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深度学习模型调参：
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预训练模型：通过大量文本自监督学习字向量。
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Bert上进行微调
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好的预训练模型：
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文本增强

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