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。
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