Hier sind einige Informationen über den Datensatz: Name: Amazon Bewertungen Trainingsmuster: 1800000 Anzahl der Klassen: 2 Längste Sequenz = 258 Hier sind einige Spezifikationen über das Modell: Kann Feinabstimmung sein oder von Grund auf trainieren Sollte Priorität Inferenzgeschwindigkeit Training Geschwindigkeit: spielt keine Rolle Metrics: Genauigkeit, Präzision, AUC
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Was ist das, worüber wir reden und in welchem Format die Daten zur Verfügung stehen? Unabhängig von der vorherigen Antwort muss ich auch wissen, ob die Daten roher Text oder Token sind und welche Hardware verfügbar ist, da die maximale Menge an VRAM die maximale Größe des Modells bestimmt, das trainiert werden kann. Was repräsentieren die beiden Klassen im Datensatz? Sie fragen nach der Präzisionsmetrik, sollte die Erinnerungsmetrik auch hinzugefügt werden? Was ist die Hardware, die für die Inferenz verwendet wird und ungefähr wie lange die Inferenz dauern sollte? Außerdem sagen Sie, dass die Trainingsgeschwindigkeit "nicht wichtig" ist, aber dies ist fast sicher falsch; auch bei großzügigen Zeitlimits gibt es noch eine Grenze. In jedem Fall, da dies ein binäres Klassifizierungsproblem ist, die Verlustfunktion, die verwendet werden sollte, ist die binäre Kreuzentropie. Sie sollten auch Ihre Daten in drei Untergruppen teilen; auch bei großzügigen Zeitlimits gibt es eine Grenze.
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Vielen Dank, dass Sie mich wissen lassen, dass ich klären muss. Ich versuche, ein Poof-of-Concept für mein Unternehmen zu bauen, um uns leicht lesen zu können, wie positiv oder negativ Bewertungen für unsere Produkte sind. Welche Art von Modell soll ich verwenden? (An RNN? LSTM? Feinabstimmung BERT oder BART?) Welche Überlegungen sollte ich berücksichtigen, wenn ich es bauen?
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Für die Sentiment-Analyse von Produktbewertungen ist ein gemeinsamer Ansatz, um ein vortrainiertes Deep-Learning-Modell wie ein BERT oder ein BART zu verwenden. Beide Modelle wurden auf großen Mengen von Textdaten geschult und haben modernste Leistung bei Sentiment-Analyse-Aufgaben erreicht. Ein weiterer Ansatz ist die Verwendung eines Recurrent Neural Network (RNN) oder eines Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerks. Diese Modelle können von Grund auf auf auf Ihre Daten trainiert werden, und haben den Vorteil, dass Sie sequentielle Informationen in den Bewertungen erfassen können. Bei der Erstellung Ihres Sentiment-Analyse-Modells sollten Sie Folgendes berücksichtigen: 1. Datenqualität: Die Qualität der Daten, die Sie trainieren, wird sich erheblich auf ihre Leistung auswirken. 3. Modell Hyperparameter: Die Auswahl der Daten, die Sie verwenden, ist repräsentativ für die Art der Bewertungen, die Sie analysieren. 2. Daten-Vorverarbeitung: Saubere und Vorverarbeitung der Daten, indem Sie Stop-Wörter entfernen, das Test- oder Lemmatizing-Wörter, und das Abschneiden von Punktu.
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