For a proof-of-concept project to classify reviews as positive or negative, you can start with a simple model like a Long Short-Term Memory (LSTM) or a fine-tuned BERT or BART model. Here are some considerations to keep in mind:

Data:

Make sure your training data is labeled and has enough samples to train a model effectively.
Preprocess your data to remove any irrelevant information and make it consistent, if necessary.
Model selection:

LSTMs are a good starting point for NLP problems as they are designed to handle sequential data.
Fine-tuned BERT and BART models are more advanced and are pre-trained on a large corpus of text, which means they already have some understanding of the language. This can be useful for NLP problems.
Hyperparameters:

Experiment with different hyperparameters to find the best configuration for your data. Some important hyperparameters to consider are the number of hidden units, the learning rate, and the number of layers.
Evaluation:

Use a standard evaluation metric such as precision, recall, or F1-score to evaluate your model.
Also, use a hold-out test set to estimate the model's generalization performance.
Deployment:

Make sure your model is optimized for efficient inference, which is the process of using a trained model to make predictions on new data.
Consider the amount of memory available on your hardware and the time requirements for your use-case when choosing a model.
Keep in mind that the success of your model will depend on a variety of factors, including the quality of your data, the choice of model architecture, the hyperparameter tuning, and the quality of your implementation. Additionally, fine-tuning pre-trained models like BERT or BART can be computationally expensive, so you may want to consider using cloud-based GPUs or TPUs if you don't have access to powerful hardware.
สำหรับโครงการพิสูจน์แนวคิดเพื่อจัดประเภทบทวิจารณ์ว่าเป็นเชิงบวกหรือเชิงลบ คุณสามารถเริ่มต้นด้วยโมเดลง่ายๆ เช่น Long Short-Term Memory (LSTM) หรือโมเดล BERT หรือ BART ที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียด ข้อควรพิจารณาบางประการที่ควรคำนึงถึง: ข้อมูล: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลการฝึกของคุณมีป้ายกำกับและมีตัวอย่างเพียงพอที่จะฝึกโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ประมวลผลข้อมูลของคุณล่วงหน้าเพื่อลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องและทำให้สอดคล้องกันหากจำเป็น การเลือกแบบจำลอง: LSTM เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับปัญหา NLP เนื่องจากได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลตามลำดับ โมเดล BERT และ BART ที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดนั้นมีความก้าวหน้ามากกว่า และได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับคลังข้อความขนาดใหญ่ ซึ่งหมายความว่าพวกเขามีความเข้าใจในภาษาอยู่บ้างแล้ว สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับปัญหา NLP ไฮเปอร์พารามิเตอร์: ทดลองกับไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ เพื่อค้นหาการกำหนดค่าที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลของคุณ ไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่สำคัญที่ต้องพิจารณาคือจำนวนหน่วยที่ซ่อนอยู่ อัตราการเรียนรู้ และจำนวนเลเยอร์ การประเมิน: ใช้ตัวชี้วัดการประเมินมาตรฐาน เช่น ความแม่นยำ การเรียกคืน หรือคะแนน F1 เพื่อประเมินแบบจำลองของคุณ นอกจากนี้ ให้ใช้ชุดการทดสอบการระงับเพื่อประเมินประสิทธิภาพการวางนัยทั่วไปของแบบจำลอง การปรับใช้: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแบบจำลองของคุณได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อการอนุมานที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นกระบวนการของการใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ พิจารณาจำนวนหน่วยความจำที่มีอยู่ในฮาร์ดแวร์ของคุณ และข้อกำหนดด้านเวลาสำหรับการใช้งานของคุณเมื่อเลือกรุ่น โปรดทราบว่าความสำเร็จของโมเดลจะขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงคุณภาพของข้อมูล การเลือกสถาปัตยกรรมโมเดล การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และคุณภาพของการใช้งาน นอกจากนี้ การปรับแต่งโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าอย่างละเอียด เช่น BERT หรือ BART อาจมีราคาแพงในการคำนวณ ดังนั้นคุณอาจต้องการพิจารณาใช้ GPU หรือ TPU ในระบบคลาวด์ หากคุณไม่สามารถเข้าถึงฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence