Pikeun proyék buktina-konsep pikeun mengklasifikasikan ulasan salaku positif atanapi négatip, anjeun tiasa ngamimitian ku modél saderhana sapertos Long Short-Term Memory (LSTM) atanapi BERT atanapi BART modél anu dittunkeun. Ieu sababaraha pertimbangan anu kedah diperhatoskeun: Data: Pastikeun data latihan anjeun dilabél sareng ngagaduhan cukup sampel pikeun ngalatih modél sacara épéktip. Préprosés data anjeun pikeun ngaleungitkeun inpormasi anu teu aya hubunganana sareng ngajantenkeun konsisten, upami diperyogikeun. Pilihan GPU: LSTMs mangrupikeun titik awal anu saé pikeun masalah NLP sabab dirancang pikeun nanganan data sékuénsial. Modél BERT sareng BART anu dittunkeun langkung maju sareng dilatih sateuacanna dina corpus téks anu ageung, anu hartosna aranjeunna parantos ngagaduhan aksés kana basa. Ieu tiasa janten conto anu saé pikeun masalah NLP. Hyperparameter: Sababaraha
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence