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05 为文本分类
更新於 發佈於 閱讀時間約 24 分鐘
Hi， 我是茶桁。
在前一讲中，我们观察到大型模型的确表现出良好效果。在情感分析任务中，通过使用 OpenAI API 提供的 Embedding，我们得到的结果要比能在单个机器上运行的较小模型（如T5-base）要好得多。然而，我们之前所选择的问题确实有些过于简单。我们将5个不同的评分分成了正面、负面和中性，同时还排除了相对难以判断的"中性"评价，因此我们判断准确率的提高相对较容易实现。但是，如果我们想要准确预测具体的分数呢？这将是我们接下来需要探索的问题。
训练机器学习模型
一种最简单的方法是利用我们获得的文本 Embedding 向量。这次我们将不再直接使用向量之间的距离，而是采用传统的机器学习方法进行分类。这样做的原因在于，仅仅使用向量之间的距离无法最大化利用已标注好的分数信息。
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