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    创建数据集

    在训练之前需要在【数据集管理】中创建数据集,输入数据集名称即可创建一个空数据集。每个数据集里面默认包含正向(positive)标签和负向(negative)标签。创建数据集的页面如下图:

    image.png

    如何准备情感倾向分析的数据集?

    ① 设计分类

    情感倾向分析的数据集,默认只使用正向和负向两种标签的数据,所以数据集中无需创建标签,您只需准备对应情感倾向的标签数据即可。

    ② 准备数据:

    每个标签建议至少需要准备50个以上的样本,如果想要较好的效果,建议准备1000-10000个文本样本,如果某些分类的文本具有相似性,需要增加更多文本。

    注意1:训练集文本需要和实际场景要识别的文本内容的业务范围一致,且标签对应文本的数量分布一致;如训练集的业务范围是图书商品的情感倾向分析,而预计线上对应的场景或业务是电子产品的情感倾向分析,此时两者不一致,将会导致模型实际应用效果不佳

    注意2:考虑实际应用场景有多种可能性,每个场景都需要准备相对应的训练数据,训练集若能覆盖的场景越多,模型的泛化能力则越强。

    注意3:如果需要寻求第三方数据采集团队协助数据采集,请在百度云控制台内提交工单反馈

    你可能会问:我无法将所有的场景都穷举,也无法将每一个场景都准备想对应的训练数据,该怎么办?

    答:本身模型算法会有一定的泛化能力,通过对每一个业务准备对应的训练样本,模型可在一定程度上泛化理解业务场景。不过建议您对高频的业务场景尽量做到覆盖,并通过线上bad case来进行训练数据的优化。

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