各個(gè)行業(yè)都存在有大量的數(shù)據(jù)分析工作，這些數(shù)據(jù)可能來源于各個(gè)渠道，格式多樣，質(zhì)量參差不齊。本文將帶領(lǐng)大家順利獲得一個(gè)簡單的例子，初步分析使用918博天娱乐官网數(shù)據(jù)NLP平臺(tái)進(jìn)行NLP模型建模的全過程。

以新聞分類為例。第一時(shí)間，建立一項(xiàng)“新聞分類”的NLP任務(wù)：構(gòu)建一個(gè)新聞分類模型，順利獲得分析數(shù)據(jù)，構(gòu)建標(biāo)簽體系，標(biāo)注訓(xùn)練，使之可以對新聞稿件進(jìn)行分類預(yù)測，預(yù)測新聞是屬于標(biāo)簽體系中哪個(gè)標(biāo)簽類別。我們按照大體的建模流程進(jìn)行任務(wù)分解：

構(gòu)建標(biāo)簽體系→數(shù)據(jù)標(biāo)注→模型訓(xùn)練→模型評(píng)估與調(diào)優(yōu)→模型上線

1.構(gòu)建標(biāo)簽體系

對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并結(jié)合業(yè)務(wù)專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，構(gòu)建一個(gè)適合該任務(wù)場景的標(biāo)簽體系。

順利獲得918博天娱乐官网數(shù)據(jù)NLP平臺(tái)構(gòu)建分類標(biāo)簽

2.數(shù)據(jù)標(biāo)注

有了標(biāo)簽體系，下一步就是對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注。簡單來說，數(shù)據(jù)標(biāo)注的過程就是順利獲得人工貼標(biāo)簽的方式，為模型給予可學(xué)習(xí)的樣本數(shù)據(jù)，最終使模型可以自主識(shí)別數(shù)據(jù)。例如：樣本數(shù)據(jù)是“為什么我的業(yè)務(wù)C還是無法辦理？”，可以將其標(biāo)注為“業(yè)務(wù)C”。

順利獲得918博天娱乐官网數(shù)據(jù)NLP平臺(tái)輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注

3.模型訓(xùn)練

模型訓(xùn)練是將已標(biāo)注的數(shù)據(jù)輸入給模型，讓模型去學(xué)習(xí)其中的數(shù)據(jù)規(guī)律。通常我們會(huì)按照一定的比例，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測試集，

??訓(xùn)練集（training set）用于運(yùn)行學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練模型。

??驗(yàn)證集（development set）用于調(diào)整超參數(shù)、選擇特征等，以選擇合適模型。

??測試集（test set）只用于評(píng)估已選擇模型的性能，但不會(huì)據(jù)此改變學(xué)習(xí)算法或參數(shù)。

應(yīng)用918博天娱乐官网NLP平臺(tái)可以進(jìn)行一鍵完成模型訓(xùn)練。

一鍵完成模型訓(xùn)練

4.模型評(píng)估與調(diào)優(yōu)

模型評(píng)估

當(dāng)模型學(xué)習(xí)了訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，完成訓(xùn)練后，我們需要對其進(jìn)行性能評(píng)估，看看模型對新數(shù)據(jù)（測試集）的預(yù)測能力如何。

常用評(píng)估指標(biāo)包括：準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等。

準(zhǔn)確率（Accuracy）：就是所有的預(yù)測正確（正類負(fù)類）的占總的比重。

精確率（Precision）：查準(zhǔn)率，即正確預(yù)測為正的占全部預(yù)測為正的比例。

召回率（Recall）：查全率，即正確預(yù)測為正的占全部實(shí)際為正的比例。

F1值（H-mean值）：F1值為算數(shù)平均數(shù)除以幾何平均數(shù)，且越大越好。

模型評(píng)估效果展示

模型調(diào)優(yōu)

當(dāng)模型評(píng)估完成后，需要對誤差樣本進(jìn)行誤差原因分析，找到模型在某些樣本數(shù)據(jù)上分類表現(xiàn)不好的原因，以便做針對性調(diào)整。

模型調(diào)優(yōu)是一個(gè)漫長而復(fù)雜的過程，包含模型的重新訓(xùn)練、新想法的試驗(yàn)、效果評(píng)估和指標(biāo)對比等。

5.模型上線

當(dāng)模型調(diào)優(yōu)后，達(dá)到一個(gè)比較好的評(píng)估效果，即可進(jìn)行模型上線，使之投入實(shí)際生產(chǎn)中，幫忙我們更智能便捷地完成工作。

自動(dòng)對新的語料進(jìn)行分類預(yù)測

以上是一個(gè)常規(guī)建模流程，使用者不需要會(huì)寫代碼，應(yīng)用918博天娱乐官网NLP平臺(tái)即可快速、便捷地享受構(gòu)建NLP模型的一條龍服務(wù)。

918博天娱乐官网數(shù)據(jù)NLP平臺(tái)，不僅包含傳統(tǒng)NLP領(lǐng)域的中文分詞、詞性分析、實(shí)體抽取等基礎(chǔ)功能，同時(shí)針對不同行業(yè)的業(yè)務(wù)需要，給予基于篇章級(jí)、段落級(jí)的語義分析應(yīng)用。充分結(jié)合當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域、自然語言生成領(lǐng)域的算法和模型，給予基于業(yè)務(wù)知識(shí)的探索與深度應(yīng)用，滿足行業(yè)用戶對場景化的多元需求。

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