然而,它在特定任务上的性能可能不如在大规模无监督数据上表现出的性能。通过在任务特定的有标签数据上进行SFT,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。 提高领域适应性 :预训练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。通过在特定领域的有标签数据上进行SFT,可以使模型更好地适应该领域的特殊术语、结构和语义,提高在该领域任务上的效果。
个股大数据分析:实现对每日涨停板个股进行的离线量化分析,大数据回测,分别从封板力度、涨停时刻、打开次数、最大分钟零换手、累计分钟零换手、流通市值,这几个维度进行的综合评价,需要对分析结果进行可视化,并根据用户订阅进行推送。
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而情感倾向分析则基于深度学习技术和百度大数据,针对带有主观描述的中文文本,自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度。通过对社交媒体中的评论语料进行情感倾向分析,提升了业务需求方的品牌市场分析师搜寻优劣质内容的效率,快速把握用户的情感倾向变化。 借助百度上述技术,可以更好地了解消费者在讨论不同话题时的情感划分,帮助品牌更加了解产品的特性与口碑,有利于品牌市场推广策略的优化与新品研发。
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大数据处理: 作为数据采集和传输的工具,将数据发送到大数据处理平台进行分析和处理。 系统解耦: 将不同模块之间的直接调用关系转化为通过消息进行通信,降低系统之间的耦合度,提高系统的可扩展性和可维护性。
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