模型调优是自然语言处理（NLP）领域中一个至关重要的环节。以下是一些关于模型调优的常见问题和解决方案。
常见问题
过拟合：模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳。
- 解决方案：增加数据集大小、使用正则化技术、尝试更简单的模型。
欠拟合：模型在训练数据和测试数据上都表现不佳。
- 解决方案：增加模型复杂度、尝试不同的特征工程方法。
调优步骤
- 数据预处理：确保数据的质量和一致性。
- 选择合适的模型：根据问题类型选择合适的模型。
- 模型训练：使用训练数据训练模型。
- 模型评估：使用测试数据评估模型性能。
- 调整超参数：根据模型评估结果调整超参数。
- 迭代优化：重复步骤 3-5，直到模型性能满足要求。
资源链接
自然语言处理教程 - 了解更多关于自然语言处理的知识。
机器学习