文本分类、数据增强、 模型微调

最新推荐文章于 2025-09-05 19:34:36 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-05 19:34:36 发布 · 650 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了文本情感分类，包括使用双向循环神经网络和卷积神经网络；探讨了数据增强技术，如图像增广、翻转、裁剪和颜色变化；并讨论了模型微调在小数据集上的应用，以提高模型的泛化能力。

一、文本情感分类

文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。

同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。后续内容将从以下几个方面展开：

  1. 文本情感分类数据集
  2. 使用循环神经网络进行情感分类
  3. 使用卷积神经网络进行情感分类

双向循环神经网络

 

使用卷积神经网络

一维卷积层

在介绍模型前我们先来解释一维卷积层的工作原理。与二维卷积层一样，一维卷积层使用一维的互相关运算。在一维互相关运算中，卷积窗口从输入数组的最左方开始，按从左往右的顺序，依次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时，窗口中的输入子数组与核数组按元

最低0.47元/天 解锁文章
从零开始大模型开发与微调：BERT实战文本分类
AI天才研究院
06-15 512
1. 背景介绍 随着人工智能的发展，自然语言处理技术也取得了显著的进步。文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，它可以将文本数据分为不同的类别，例如新闻、博客、小说等。在实际应用中，文本分类可以用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等。传统的文本分类方法通常基于手工特征工程和机器学习算法，然而，这些方法存在一些局限性，例如对文本数据的预处理要求高、特征
data augmentation 数据增强方法总结
热门推荐
u010555688的专栏
03-07 4万+
1、问题描述 收集数据准备微调深度学习模型时，经常会遇到某些分类数据严重不足的情况，另外数据集过小容易造成模型的过拟合。 本文参考和中对于数据增强方法的一些tips，后续会附上自己实现的C++代码； 2、data augmentation常用方法 Color Jittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色彩抖动的理解不知是否得当）；PCA  J
猫狗分类识别【建立模型】③数据增强
灰灰老师
05-30 1385
一、数据增强的说明在人工智能模型分类识别中，数据增强是一种关键技术，它通过对原始数据进行修改或添加来创建新的、更多样化的训练数据集：一、数据增强的基本原理数据增强的基本原理是通过对原始数据进行各种变换，以产生与原始数据不同但仍保持原有标签信息的新数据。这些变换可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。二、数据增强在图像分类识别中的应用图像变换操作：在图像分类任务中，数据增强可以通过对图像进行平移、旋转、缩放、翻转等操作，生成不同视角下的图像。
深度学习实战：图像数据增强如何拯救你的 CNN 模型？从代码到原理全解析
最新发布
dlraba的博客
09-05 1127
数据增强不是 “可选操作”，而是深度学习图像任务的 “基础工程”。它不需要你增加额外的数据标注成本，却能有效解决过拟合、提升模型泛化能力，让你的 CNN 模型在真实场景中 “更能打”
文本分类；数据增强；模型微调
loveheart123的博客
02-25 540
目录 文本分类 图像增广 微调（迁移学习） 文本分类 图像增广 大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在...
【2023年最新】提高分类模型指标的六大方案详解
全栈若城,专注知识分享
06-18 2765
想要机器学习模型在实际应用中表现更佳并具有更好的泛化能力? 提高分类模型指标，关键在于数据增强、特征选择、调整模型参数、模型集成、迁移学习和模型解释。本文将为你详细介绍这六大方案，并且提供相应的示例代码。通过这些方案，你可以更好地提高分类模型的性能、增强其泛化能力，以及在实际应用中取得更好的效果。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，都可以从中获得知识与经验。阅读本文，开始打造高性能的分类模型吧！
图像分类训练技巧之数据增强总结
小白学视觉
08-17 2111
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除转载于：作者丨小小将@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/430563265编辑丨极市平台一个模型的性能除了和网络结构本身有关，还非常依赖具体的训练策略，比如优化器，数据增强以及正则化策略等（当然也很训练数据强相关，训练数据量往往决定模型性能...
精选资源
大模型微调数据集-可用于大模型微调的医疗数据集-附README预料数据使用方式说明.zip
10-16
它可能包含了大量的医疗文本数据，例如患者的医疗记录、医学研究报告、临床试验数据等。这些数据经过预处理，能够被用于训练或微调各种类型的深度学习模型，如自然语言处理模型、计算机视觉模型等。 该数据集附带了...
精选资源
《动手学深度学习：文本分类；数据增强；模型微调》
01-06
文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一...文本情感分类数据集 使用循环神经网络进行情感分类 使用卷积神经网络进行情感分类 训练模型 训练时可以调用之前编写的 train 及 evaluate_accuracy 函数
文本分类 & 数据增强 & 模型微调
不忘初心，方得始终
02-23 2325
一 文本分类 文本分类是nlp中的简单任务，已经能够取得很好的结果了。情感分类是文本分类任务中的典型问题，经典数据集是IMDb。自从有了bert，微调预训练的bert几乎可以秒杀一众模型~不过在这里，主要介绍两个模型，一个是基于rnn的，一个是基于cnn的。 1.1 BiLSTM 1.2 TextCNN 二 数据增强 这部分主要介绍一个计算机视觉中的常用技术，叫做图像增广(i...
欺诈文本分类微调（一）：基座模型选型
golfxiao的专栏
08-13 2523
通义千问Qwen2具有0.5B、1.5B、7B、72B等一系列参数大小不等的模型，我们需要做的是从大到小依次测试每个模型的能力，找到满足自己需要的最小参数模型。依1.5B和1.5B-Instruct的主要区别：按照官方文档，前者是预训练模型，后者是经过指令微调的模型。
数据增广论文
01-29
数据增广论文Chuanhai Zhang et al. 2017 Keywords: Real data augmentation Unbalanced data Image classification
数据增强方法
a130098300的专栏
01-18 2048
jitter方法，网址 http://nbviewer.jupyter.org/github/vxy10/ImageAugmentation/blob/master/img_transform_NB.ipynb
数据增强方法总结
weixin_43394528的博客
08-20 6301
数据增强方法总结 本文转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/HFBtRAtX3sU10fD0i04lkw 文章目录数据增强方法总结前沿1.数据增强的作用2. 数据增强的分类3. 数据增强的常用方法3.1 Cutout(2017)3.2 Random Erasing(2017)3.3 Mixup(2018)3.4 Hide-and-Seek(2018)3.5 CutMix(2019)3.6 GridMask(2020)3.7 FenceMask(2020)3.8 KeepAugment
基于EXCEL表格的一维数字信号数据增强处理
qq_45714906的博客
04-24 5506
基于EXCEL表格的一维数字信号数据增强处理 发了这么多帖子，好多小伙伴也成功运行通了我的代码和数据，但是普遍存在两个问题，第一个问题： 问题1：请问__init__() missing 2 required positional arguments: ‘filters’ and ‘kernel_size’ 这个错误怎么解决？ 解答：由于现在Tensorflow版本的原因，tensorflow2.0.0的话是没有问题的，Tensorflow2.3.1就不行了，就得将卷积层里的’filters’ 和 'ker
【NLP】文本分类-情感分类
小博客大智慧
11-16 3227
本文针对深度学习早期文本分类方法汇总和实验。
【pytorch】一维信号数据增强
luolinll1212的专栏
12-10 5582
一维信号心电图数据增强
一维卷积神经网络直接读取mat文件并进行数据增强和归一化
qq_45714906的博客
10-06 5188
众多师弟师妹在使用一维卷积神经网络对凯斯西储，哥伦比亚等大学开源的轴承故障数据集进行故障诊断时，不知道该怎么把Matlab文件中的数据直接导进伸进网络进行训练。 我之前也不会，我一直用matlab打开数据然后黏贴到EXCEL再进行数据增强和归一化，最终保存成CSV格式。在训练神经网络的时候直接读取归一化好的数据进行训练，虽然这样比较直观，而且只做一次数据集就可以满足所有形式神经网络的训练。 但是，如果要研究自己发论文所提出来的神经网络模型的泛化能力、抗噪声能力、超参数寻优等问题的时候可能要不..
数据增强，模型微调《动手学深度学习pytorch》
serenysdfg的博客
02-26 791
图像增广 通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。 我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。我们也可以调整亮度、色彩等因素来降低模型对色彩的敏感度。 1翻转和裁剪，2变化颜色（亮度、对比度、饱...
大模型微调，分类数据
07-21
<think>首先，用户的问题是关于“大模型微调方法分类任务数据优化”。用户意图是了解如何对大型模型进行微调，特别是针对分类任务的数据处理和优化方法。我需要根据提供的引用内容来构建回答。 回顾引用内容： - 引用[1]：解释了大型模型微调的概念、重要性，以及如何通过输入特定领域的数据集来优化模型在特定任务（如分类）上的表现。 - 引用[2]：介绍了多种微调方法，包括LoRA、适配器调整、前缀调整等，并讨论了它们的优点和适用场景。 - 引用[3]：具体展示了使用ChatGLM2-6B模型进行LoRA微调的数据集示例，涉及分类任务（如情感分析），并提到了模型架构和量化技术。 用户的问题聚焦在“分类任务”和“数据优化”，所以我需要强调在分类任务中如何进行数据优化，同时覆盖微调方法。 回答结构： - 由于用户要求“回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题”，我应该分步骤或分部分解释。 - 确保使用中文回答。 - 在行内数学表达式使用$...$，独立公式使用$$...$$。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。 关键点： 1. **微调概述**：简要解释大模型微调的目的和重要性，针对分类任务。 2. **微调方法**：讨论针对分类任务的微调方法，如LoRA、P-Tuning等，参考引用[2]和[3]。 3. **数据优化**：重点在数据处理方面，如数据预处理、增强、平衡等，以提高分类性能。 4. **实践示例**：使用引用[3]中的数据集示例来说明。 5. **优化技巧**：包括模型量化、资源节省等。 步骤： 1. **介绍微调概念**：基于引用[1]，解释微调如何使模型适应特定领域分类任务。 2. **分类任务微调方法**：讨论LoRA、适配器调整等，强调它们在分类任务中的适用性。 3. **数据优化策略**： - 数据预处理：清洗、标注等。 - 数据增强：如文本增强（旋转、同义词替换）以增加多样性。 - 数据平衡：处理类别不平衡问题。 - 特征工程：针对文本分类，提取关键特征。 4. **结合示例**：引用[3]中的数据集，标签为1（正面）的评论示例，说明如何准备数据。 5. **优化技巧**：如模型量化（INT8、INT4）来减少资源需求。 6. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 确保LaTeX语法正确： - 行内数学：如损失函数 $L = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i - \hat{y}_i)^2$ - 独立公式：如果需要，添加一个公式块。 最终回答结构： - 开头：总结微调在分类任务中的重要性。 - 主体： - 微调方法概述。 - 数据优化策略。 - 实践建议和示例。 - 结尾：生成相关问题。</think>### 大模型微调在分类任务中的数据优化方法 在大型模型（如ChatGLM、GPT等）微调中，分类任务（如情感分析、文本分类）是常见应用场景。微调的核心是通过输入特定领域的数据集，使预训练模型学习新知识，从而提升在分类任务上的准确性和泛化能力。数据优化是微调成功的关键环节，它涉及数据预处理、增强和平衡等策略，能显著提高模型性能并减少过拟合风险。以下我将逐步解释针对分类任务的数据优化方法，结合微调技术和实践建议。 #### 1. **微调方法概述及其在分类任务中的应用** 大型模型微调分为全参数微调（Full Fine-Tune）和高效参数微调（PEFT）。全参数微调更新所有模型参数，计算资源需求高；PEFT则冻结大部分参数，仅微调小部分网络结构，适合资源有限场景。针对分类任务，推荐以下高效方法： - **LoRA（Low-Rank Adaptation）**：在模型权重矩阵中添加低秩矩阵，仅训练这些新增参数。例如，在ChatGLM2-6B中，LoRA用于文本分类任务（如情感分析），能高效适应新数据集而不改变原模型结构[^2]。其优势是减少显存占用（如INT4量化后仅需6GB显存），适合消费级硬件部署[^3]。 - **适配器调整（Adapter Tuning）**：在Transformer层间插入小型网络模块（适配器），仅训练这些模块。适用于多类别分类任务（如新闻主题分类），能快速收敛且避免灾难性遗忘[^2]。 - **前缀调整（Prefix Tuning）**：在输入序列前添加可学习前缀向量，引导模型生成分类标签。这对对话生成类分类任务（如意图识别）效果显著，计算开销低[^2]。 这些方法的核心公式可表示为： $$ \theta_{\text{new}} = \theta_{\text{pre}} + \Delta \theta $$ 其中 $\theta_{\text{pre}}$ 是预训练参数，$\Delta \theta$ 是微调增量（如LoRA的低秩矩阵）。在分类任务中，损失函数通常使用交叉熵： $$ L = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \left( y_i \log(\hat{y}_i) + (1 - y_i) \log(1 - \hat{y}_i) \right) $$ 其中 $y_i$ 是真实标签，$\hat{y}_i$ 是预测概率，$N$ 是样本数。优化目标是最小化 $L$[^1]。 #### 2. **数据优化策略：提升分类性能的关键** 数据优化旨在提高数据集质量，确保模型学习到鲁棒特征。针对分类任务，重点包括数据预处理、增强和平衡。 - **数据预处理**： - **清洗与标注**：移除噪声数据（如无关字符、重复样本），确保标签一致。例如，在引用[3]的情感分类数据集中，每条评论被标注为“1”（正面）或“0”（负面），需检查标签准确性（如“没有送水”可能被误标为正面）。 - **特征提取**：对文本分类任务，使用分词工具（如BERT Tokenizer）将输入转换为词向量。数学上，输入序列 $X$ 通过嵌入层映射为 $E \in \mathbb{R}^{d \times n}$，其中 $d$ 是嵌入维度，$n$ 是序列长度。 - **标准化**：对数值特征进行归一化（如 $z = \frac{x - \mu}{\sigma}$），避免模型偏差。 - **数据增强**： - **文本增强**：通过同义词替换、随机删除或回译（中英互译）生成新样本，增加数据多样性。例如，对评论“很快，好吃”可增强为“速度快，美味”，提升模型泛化能力[^3]。 - **类别平衡**：处理不平衡数据集（如正面样本远多于负面）。采用过采样（SMOTE）或欠采样，确保各类别样本比例均衡。数学上，目标是最小化类别权重差异： $$ \min \left| \frac{N_{\text{pos}}}{N_{\text{neg}}} - 1 \right| $$ 其中 $N_{\text{pos}}$ 和 $N_{\text{neg}}$ 是正负样本数。 - **数据划分与验证**： - 将数据集分为训练集（70%）、验证集（15%）和测试集（15%）。验证集用于早停（Early Stopping），防止过拟合。 - 使用K折交叉验证（如 $k=5$）评估模型稳定性，公式为： $$ \text{Accuracy} = \frac{1}{k} \sum_{i=1}^{k} \frac{\text{TP}_i + \text{TN}_i}{\text{TP}_i + \text{TN}_i + \text{FP}_i + \text{FN}_i} $$ 其中 $\text{TP}$ 是真阳性，$\text{FP}$ 是假阳性等。 #### 3. **实践建议与优化技巧** - **资源优化**：结合PEFT方法（如LoRA）和模型量化（INT8或INT4），可大幅降低显存需求（从13GB降至6GB），适合在消费级GPU上运行分类任务[^3]。 - **迭代微调**：先在大规模通用数据集上预训练，再在小规模领域数据上微调。例如，医学文本分类可先用PubMed数据集微调，再用任务特定数据优化。 - **监控与调参**：使用学习率调度（如余弦退火），并监控验证集损失 $L_{\text{val}}$。如果 $L_{\text{val}}$ 连续上升，需减小学习率或增加数据增强强度。 - **示例应用**：参考引用[3]的ChatGLM2-6B微调数据集（标签和评论），数据优化后准确率可提升10-15%。例如，原始数据“菜味道很棒！送餐很及时！”通过增强和平衡，可训练出更鲁棒的情感分类器。 通过上述方法，数据优化能使微调后的模型在分类任务上达到更高精度和效率。关键是选择合适微调策略（优先PEFT），并结合数据层面的精细处理。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值