用DistilBERT LoRA与TF-IDF基线做IMDb情感分析：校准、可解释性与半监督学习
2026.08.09 · 产品 · 技巧 · 社区热议
本教程详解基于IMDb数据集构建端到端情感分析流程，对比经典机器学习与LoRA微调大模型。
教程使用Stanford IMDb数据集，对比了TF-IDF逻辑回归基线与LoRA微调的DistilBERT。内容涵盖模型评估、校准、可解释性分析及半监督学习伪标注，并保存合并后的模型用于推理。
- 对比TF-IDF基线与LoRA微调DistilBERT
- 涵盖准确率、macro-F1与校准误差评估
- 深入分析置信错误与词级遮挡显著性
- 利用未标注数据进行半监督伪标注训练
为什么值得看
全方位剖析情感分析从传统机器学习到大模型微调的完整工程实践与评估方法。
适合谁关注
NLP开发者、机器学习工程师及AI学习者