常见模型类型与应用 🌐
Transformer 模型
Transformer_模型结构
适用于机器翻译、文本生成等任务，支持并行计算与自注意力机制。RNN（循环神经网络）
RNN_模型特点
适合处理序列数据，如情感分析，但存在梯度消失问题。CNN（卷积神经网络）
CNN_模型应用
常用于文本分类，可提取局部特征，但需注意过拟合风险。
实践建议 🔧
数据预处理
- 清洗文本数据（去除标点、停用词等）
- 分词与词向量生成（如使用Word2Vec或BERT）
- 数据增强技术（回译、同义词替换）
模型选择与调优
- 根据任务类型选择合适模型（如分类任务选CNN，生成任务选Transformer）
- 使用预训练模型（如Hugging Face的Transformers库）
- 通过交叉验证调整超参数
评估与部署
- 关注指标（准确率、F1分数、BLEU值等）
- 模型压缩与优化（如量化、剪枝）
- 部署到生产环境（使用TensorFlow Serving或PyTorch Serve）