{"conversations": [{"from": "user", "value": "Vull que apareguis amb un model d' aprenentatge de m\u00e0quines que pot fer classificaci\u00f3 bin\u00e0ria. Aqu\u00ed hi ha alguna informaci\u00f3 quant al conjunt de dades: Nom: Exercici de revisions d' Amazon: 1800000 Nombre de classes: 2 Long sequence = 258 Aqu\u00ed hi ha algunes especificacions quant al model: Pot ser un bon ajustament o el tren de la velocitat d' entrenament d' ona en maj\u00fascules: no importa el Metrics: Exactitud, precisi\u00f3, AUC"}, {"from": "assistant", "value": "En concret, m' esteu demanant que faci? Em demaneu que dissenyi una arquitectura de model o esteu demanant una implementaci\u00f3 de formig\u00f3? Si \u00e9s l' \u00faltim, quin marc estem parlant i en quin format est\u00e0 disponible les dades? Independentment de la resposta anterior tamb\u00e9 necessitareu saber si les dades estan en brut o en brut text i quin maquinari est\u00e0 disponible des de la quantitat m\u00e0xima d' execuci\u00f3 del model que es pot entrenar. Quines dues classes en el conjunt de dades representa la precisi\u00f3 de la precisi\u00f3? Tamb\u00e9 heu d' afegir la m\u00e8triques per a qu\u00e8 s' usar\u00e0 el maquinari de text en brut i quina durada s' ha de tenir al m\u00e0xim rendiment en el model d' entrenament? A m\u00e9s, per\u00f2 tamb\u00e9 esteu fent aix\u00f2 \u00e9s realment gener\u00f3s per a calcular el m\u00e0xim de la vostra funci\u00f3 del binari. En aquest cas, heu d' usar un problema amb una funci\u00f3 de mida falsa. En aquest cas, heu d' ajustar les dades que heu d' ajustar- les dades."}, {"from": "user", "value": "Gr\u00e0cies per deixar-me saber que necessito aclarir."}, {"from": "assistant", "value": "Per a un projecte de prova del document de prova per a classificar les revisions positives o negatives, podeu comen\u00e7ar amb un model simple com una mem\u00f2ria llarga curta (LSTM) o un model de BESBLE o BLERT. Aqu\u00ed s\u00f3n algunes consideracions per a mantenir en ment: Dades: Assegureu- vos que les dades d' entrenament s' anomenen i t\u00e9 suficients mostres per a entrenar un model de mem\u00f2ria curta. Preprocessar les vostres dades per eliminar qualsevol informaci\u00f3 irrellevant i fer- la consistent, si \u00e9s necessari. Model: LTM \u00e9s un bon punt d' inici per a la majoria dels problemes que estan dissenyats per a gestionar les vostres dades seq\u00fcencials. Les dades bones i models de BES- RT s\u00f3n m\u00e9s avan\u00e7ades i pre- les pre- les que ja tenen ent\u00e8s. Aix\u00f2 pot ser \u00fatil per a alguns problemes de la majoria de la vostra mem\u00f2ria d' ona diferents tipus de dades. 000, com ara la majoria de casos d' impressi\u00f3: aix\u00f2 pot ser \u00fatil per a la majoria de la majoria de les vostres diferents unitats d' ona."}]}