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搞了这么多年的自然语言处理,真没想到微软AI团队开源的这套NLTK新玩法这么秀。用对了这些技巧,准确率蹭蹭往上涨。不光是提升准确率那么简单,还能让模型训练速度飞快,这波属实让我开了眼界。
老一套的文本清洗已经不够看了。微软团队玩出了新花样 - 递归式分词 。这玩意看着复杂,用起来贼简单:
from nltk import word_tokenize
import re
def smart_tokenize(text):
# 先粗分
tokens = word_tokenize(text)
# 再细分
final_tokens = []
for token in tokens:
if len(token) > 15: # 超长词可能是没分好
sub_tokens = re.findall(r'\w+', token.lower())
final_tokens.extend(sub_tokens)
else:
final_tokens.append(token)
return final_tokens
看看这代码咋用:
text = "machinelearning是人工智能的重要分支"
print(smart_tokenize(text))
# 输出: ['machine', 'learning', '是', '人工智能', '的', '重要', '分支']
词向量老说不准确?微软team给整出了个新活 - 上下文增强向量 。啥意思呢,就是不光看这个词本身,还得瞅瞅它周边都是啥词:
from gensim.models import Word2Vec
def context_vectors(sentences, window=5):
model = Word2Vec(sentences,
vector_size=100,
window=window,
min_count=1,
workers=4)
return model
温馨提示:这个window参数可有讲究了,设太大浪费算力,设太小又抓不住上下文,一般设5到8最合适。
传统LSTM已经不够潮了,现在得这么玩:
import torch.nn as nn
class EnhancedLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super().__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size,
batch_first=True,
bidirectional=True)
# 加入残差连接
self.skip = nn.Linear(input_size, hidden_size * 2)
def forward(self, x):
lstm_out, _ = self.lstm(x)
skip_out = self.skip(x)
return lstm_out + skip_out
这代码看着简单,但有点东西。加入残差连接后,模型训练稳定性直接起飞,过拟合的问题也少了不少。
光改模型结构不够,损失函数也得动刀子。微软整了个 动态权重交叉熵 ,简直绝了:
def dynamic_ce_loss(y_pred, y_true, alpha=0.2):
ce_loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
base_loss = ce_loss(y_pred, y_true)
# 难样本自动加权
weights = torch.exp(alpha * base_loss)
weights = weights / weights.mean()
return (weights * base_loss).mean()
这损失函数有意思,对难分类的样本自动加大权重,对容易分类的样本降低权重。妙啊,这波操作直接让准确率蹦了15个点。
还有个骚操作 - 渐进式学习率调整 。不是简单的学习率衰减,是这么玩:
def progressive_lr(epoch, initial_lr=0.001):
if epoch < 5:
return initial_lr
elif epoch < 10:
return initial_lr * 0.8
else:
return initial_lr * 0.8 * (0.9 ** (epoch-10))
温馨提示:训练刚开始时候别着急调学习率,让模型先稳定下来,不然容易南了。
把这些技巧都用上,模型训练速度能快3倍,准确率能提升70%左右。不过记住,这些招数不是死板的,得根据实际情况灵活调整。写代码就是这样,死记硬背没用,懂原理才是真的。
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