使用产品 情感倾向分析 评论观点抽取 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 卡思数据:情感分析让数据不再冷冰冰 价值成果 百度提供了先进的自然语言情感分析技术,基于大数据和深度学习的训练,具有很高的准确性及稳定性。在对主观信息较强、语句较长的视频用户评论中仍然有较好的效果。 1. 通过对节目评论的情感倾向分析,在大数据的基础上添加舆情分析,从量和质的维度综合体现节目价值。 2.
配置数据增强策略 深度学习模型的成功很大程度上要归功于大量的标注数据集。通常来说,通过增加数据的数量和多样性往往能提升模型的效果。当在实践中无法收集到数目庞大的高质量数据时,可以通过配置数据增强策略,对数据本身进行一定程度的扰动从而产生 新 数据。模型会通过学习大量的 新 数据,提高泛化能力。 你可以在「默认配置」、「手动配置」、「自动数据增强」3种方式中进行选择,完成数据增强策略的配置。
SFT在大语言模型中的应用有以下重要原因: 任务特定性能提升:预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而它在特定任务下的效果可能并不令人满意。通过在任务特定的有标签数据上进行微调,模型可以进一步学习任务相关的特征和模式,从而提高性能。 领域适应性:预训练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。
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