领域ChatGPT构建：数据策略与特征工程

领域ChatGPT构建：数据策略与特征工程

数据准备

• 领域语料库构建： 收集和整理领域相关的文本数据，例如研究论文、行业报告、技术文档等。
• 数据清洗与预处理： 清除噪声数据，例如无关信息、格式错误等，并进行文本规范化处理。
• 数据增强： 扩充数据集规模，例如通过翻译、同义词替换等方式生成更多训练数据。

特征选取

• 词嵌入： 将文本数据转换为数值向量表示，捕捉词语之间的语义关系。
• N-gram特征： 提取文本中的连续词序列作为特征，例如2-gram、3-gram等。
• TF-IDF： 衡量词语在文档集合中的重要性，识别领域关键词。
• 主题模型： 发现文本数据中的潜在主题，提取主题特征。
• 命名实体识别： 识别文本中的实体信息，例如人名、地名、机构名等。

模型微调

• 使用领域语料库对预训练的ChatGPT模型进行微调，使其更适应特定领域的语言模式和知识。
• 调整模型参数，例如学习率、批处理大小等，优化模型性能。
• 评估模型效果，例如使用困惑度、BLEU评分等指标。

应用案例

• 智能客服
• 教育辅助
• 知识问答
• 内容创作