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自己学习遇到了一些问题，想问一下大家一些关于 nlp 的问题。 我正在做文本情感分类的模型，用的双向 lstm ，损失率一直在 0.7 左右震荡。 数据大小：5w 多条（第一列标签 0 1 ，第二列文字） batsize：32 lr：0.001 hidden dim: 64
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1 murmur 2024 年 12 月 13 日情感分类对于国内没任何意义，因为审核机制导致人已经不能好好说话了 比如下面的话 表达的是正面还是负面的情感呢？ |
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2 murmur 2024 年 12 月 13 日常上网的人都知道，骂人不带脏字，讨论敏感话题不漏敏感词，是基本技巧 一周不上网梗就不知道，还想依靠陈旧的语料库的算法判断情感 |
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8 ryougifujino 2024 年 12 月 13 日LLM 出来后，传统 NLP 不是意义不大了么 |
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10 wh1sper 2024 年 12 月 13 日 1
要不就是数据质量不高，要不就是模型拟合能力不够，总之都没啥意义，有兴趣就搞搞大模型吧 |
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11 kaneg 2024 年 12 月 13 日 via iPhone之前一个专业团队的事，现在大模型实现 NLP 就是一个 prompt 的事，而且自动支持多语言。现在还研究传统 NLP ，就像有机械化不用，还用牛耕地一样。 |
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12 kaidong21 2024 年 12 月 13 日数据很重要，不清楚你这个数据集质量如何，还有超参多调一调，另外可以换别的 model 试试你的数据集，比如 bert, 最后多和 chatgpt 聊一聊，提供的一些建议挺适合初学者的 |
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13 murmur 2024 年 12 月 13 日@ryougifujino 我还真测了一下，AI 完美过关 这句话“祝你玩的每个游戏都有来自星尘一样的品质”可以被解读为一种讽刺或负面的情感，尤其是对于那些对《来自星尘》评价不高的玩家来说。从一些玩家和评论者的反馈来看，《来自星尘》在发布初期受到了批评，主要集中在游戏性不足、战斗系统设计问题、剧情文案质量低以及翻译问题等方面。因此，如果某人用这句话来祝福别人，可能是以一种反话的方式来表达，意指希望对方不要遇到像《来自星尘》这样被认为品质不佳的游戏。 这个是通义千问的结果 |
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16 murmur 2024 年 12 月 13 日@jeddida 懂，但是想学习一样可以学大语言模型，大语言模型也是基于老架构迭代上的，比如简单的神经网络，先以这个方向学习，至少不会落后于时代 而且学习不可能不考虑商业应用或者落地 等到商业的时候就知道，还是 tire 树+敏感词库管事 |
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17 Volekingsg 2024 年 12 月 13 日先取少量训练数据确认是否能够过拟合 |
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20 WallenHan 2024 年 12 月 13 日 via Android还搞过时的技术呢，上面的大佬都指名方向了。该淘汰得让他淘汰。 |
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23 jeddida 2024 年 12 月 13 日感谢大家的宝贵意见！我的问题已经解决了，数据预处理的时候我自己写的词表有问题，导致 loss 一直下不去，我换用了 word2vec 就好了。对于有些 v 友说的“过时”，没有人能一口气吃一口胖子，大家都是搞开发的，都明白要一步一个脚印。 |
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25 murmur 2024 年 12 月 13 日@xz410236056 gpt 错了，来自星尘是鹰角的游戏，当时被骂是赤石游戏（谐音吃 shi ，还有游戏里有一张地图全是红色的石头） |
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