明確にする必要があることを教えてくれてありがとう。私は、当社が当社の製品に対する肯定的または否定的なレビューがいかにあるかを簡単に読むことができるように、私の会社の概念的な概念を構築しようとしています。どのようなモデルを使用すればよいですか？（RNN？LSTM？微調整されたバートまたはバート？）それを構築する際にどのような考慮事項を考慮すべきですか？
レビューをポジティブまたはネガティブとして分類する概念実証プロジェクトの場合、長期的なメモリ（LSTM）や微調整されたBERTまたはBARTモデルなどの単純なモデルから始めることができます。留意すべきいくつかの考慮事項は次のとおりです。

データ：

トレーニングデータがラベル付けされており、モデルを効果的にトレーニングするのに十分なサンプルがあることを確認してください。
データを事前に処理して、無関係な情報を削除し、必要に応じて一貫性のある情報を削除します。
モデル選択：

LSTMは、連続データを処理するように設計されているため、NLPの問題の良い出発点です。
微調整されたバートとバートモデルはより高度であり、テキストの大規模なコーパスで事前に訓練されています。つまり、すでに言語をある程度理解しています。これは、NLPの問題に役立ちます。
ハイパーパラメーター：

さまざまなハイパーパラメーターを試して、データに最適な構成を見つけます。考慮すべき重要なハイパーパラメーターのいくつかは、隠されたユニットの数、学習率、および層の数です。
評価：

モデルを評価するには、精度、リコール、F1スコアなどの標準的な評価メトリックを使用します。
また、ホールドアウトテストセットを使用して、モデルの一般化パフォーマンスを推定します。
展開：

モデルが効率的な推論のために最適化されていることを確認してください。これは、訓練されたモデルを使用して新しいデータを予測するプロセスです。
モデルを選択するときに、ハードウェアで利用可能なメモリの量とユースケースの時間要件を考えてください。
モデルの成功は、データの品質、モデルアーキテクチャの選択、ハイパーパラメーターの調整、実装の品質など、さまざまな要因に依存することに注意してください。さらに、BertやBartなどの事前に訓練されたモデルを微調整することは、計算上高価な場合があるため、強力なハードウェアにアクセスできない場合は、クラウドベースのGPUまたはTPUの使用を検討することをお勧めします。