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
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