怎么选择合适的自然语言处理算法?

三、评估数据集的规模与质量

3.1 数据集规模

  • 大规模数据集:通常能训练出更强大的模型,但同时也需要更多的计算资源。
  • 小规模数据集:适用于传统机器学习算法,计算资源需求较低。

3.2 数据质量

  • 高质量数据集:标注准确、无噪声,能显著提升模型性能。
  • 低质量数据集:可能导致模型性能下降,需进行数据清洗和预处理。

3.3 数据预处理

  • 清洗:去除无关字符、标点符号等。
  • 分词:将文本分割成单词或词组。
  • 去停用词:去除常见但无意义的词汇,如“的”、“是”等。

原创文章,作者:IT_learner,如若转载,请注明出处:https://docs.ihr360.com/strategy/it_strategy/132284

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