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自然语言处理

更新时间：2026-03-15 12:21:18 大小：17K 上传用户：烟雨查看TA发布的资源 标签：自然语言处理 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

一、训练准备阶段

1.1 任务定义与目标设定

明确NLP任务类型是模型训练的首要步骤，常见任务包括文本分类（如情感分析、垃圾邮件检测）、命名实体识别（NER）、机器翻译、问答系统、文本生成等。需根据应用场景确定具体任务指标，例如分类任务关注准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值；生成任务则需评估BLEU分数、ROUGE分数或人工评价指标。

1.2 数据集构建与预处理

数据收集：可通过公开数据集（如GLUE、SQuAD、IMDb）、网络爬虫（需遵守数据合规性）或企业内部数据获取。数据量需满足模型需求，通常预训练模型微调需数千至数万样本，小模型训练可能需要更大数据集。

数据清洗：去除重复文本、处理缺失值（删除或填充）、过滤噪声数据（如无意义字符、特殊符号）。例如，在情感分析任务中，需剔除包含大量无关信息的社交媒体评论。

文本预处理：

  • 分词：中文使用Jieba、THULAC，英文使用NLTK、spaCy；

  • 去停用词：过滤"的"、"the"等无意义词汇；

  • 词形还原/词干提取：英文将"running"还原为"run"；

  • 标准化：统一大小写、处理表情符号（如将":)"转换为"happy"）。

    数据划分：按7:2:1比例划分为训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set），确保分布一致，避免数据泄露。

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自然语言处理.docx 17K

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