python开发,bert模型等自然语言处理

模型算法 模型及算法优化 流利度模型重构性能优化 增强评分准确性,并且为了提高性能,由串行调用改为并行调用。
模型算法 情感模型重构性能优化 使”情感“维度的评分更准确,同时尽量提高评分的速度。
模型算法 表达准确性模型重构性能优化 优化或替代现有的Bert模型,提高对于”表达准确“这个维度的评分的准确性的同时提高性能,由串行调用改为并行调用。
模型算法 话语连贯模型重构性能优化 完善话语连贯模型。同时为了提高性能,由串行调用改为并行调用。
模型算法 关键词汇优化 关键词库重构,关键词应用逻辑和应用规则进一步完善,提高评分准确性同时,进一步提升性能。
模型算法 内容完整模型重构性能优化 提高“内容完整”评分准确性,同时由串行调用改为并行调用,以便提高性能。
模型算法 模型训练 模型调参 通过大量的应用场景,进一步对模型进行训练,从而提高模型的准确性
模型算法 解决过拟合问题 通过正则化方法、数据增强、重新清洗数据、提前终止法等技术手段解决过拟合问题。
模型算法 解决欠拟合问题 通过添加其他特征项、添加多项式特征、减少正则化参数等技术手段解决欠拟合问题。
模型算法 超参数优化 通过网格化寻优(Grid   Search)或其他随机寻优方法等优化方法,对超参进行进一步优化。

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