EB 的案例列表
用户购买意愿预测系统
本项目为机器学习与自然语言处理综合开发项目，依托 30 万 + 生鲜电商直播弹幕交互数据，构建用户购买意愿二分类预测系统，实现从弹幕文本、用户行为、时间维度、情感倾向多维度智能预测用户是否下单，解决电商样本不平衡、数据泄露、模型泛化性弱等实际业务痛点。 系统完整实现数据预处理、特征工程、模型搭建、超参数优化、模型对比、结果可视化与可解释性分析全流程开发。采用 TF-IDF+SVD+LDA 混合降维、KMeans 用户聚类、自适应 SMOTE 样本均衡策略；基于 chinese-roberta-wwm-ext 完成文本情感提取，搭建 Baseline、注意力优化、轻量化三类 TextCNN 深
分类数据集
本项目基于THUCNews 中文新闻数据集，包含 65000 条数据，覆盖体育、财经、科技等十大新闻分类，基于 PyTorch 框架完整实现Transformer、精简 Slim-Transformer、卷积 Conv-Transformer、LSTM、BiLSTM多模型对比实验，完成从数据预处理、模型搭建、训练调优、模型改进到结果分析的全流程开发。 项目搭建完整文本预处理流水线，采用结构化噪音清洗、文本去重、自定义词表、分词序列截断填充等策略，通过消融实验验证精细预处理可将模型准确率提升近 18 个百分点。从零实现缩放点积注意力、多头注意力、位置编码、Pre-LN 编码器层等 Transf
案例判断参考
EB 的案例列表
用户购买意愿预测系统
本项目为机器学习与自然语言处理综合开发项目，依托 30 万 + 生鲜电商直播弹幕交互数据，构建用户购买意愿二分类预测系统，实现从弹幕文本、用户行为、时间维度、情感倾向多维度智能预测用户是否下单，解决电商样本不平衡、数据泄露、模型泛化性弱等实际业务痛点。 系统完整实现数据预处理、特征工程、模型搭建、超参数优化、模型对比、结果可视化与可解释性分析全流程开发。采用 TF-IDF+SVD+LDA 混合降维、KMeans 用户聚类、自适应 SMOTE 样本均衡策略；基于 chinese-roberta-wwm-ext 完成文本情感提取，搭建 Baseline、注意力优化、轻量化三类 TextCNN 深...
分类数据集
本项目基于THUCNews 中文新闻数据集，包含 65000 条数据，覆盖体育、财经、科技等十大新闻分类，基于 PyTorch 框架完整实现Transformer、精简 Slim-Transformer、卷积 Conv-Transformer、LSTM、BiLSTM多模型对比实验，完成从数据预处理、模型搭建、训练调优、模型改进到结果分析的全流程开发。 项目搭建完整文本预处理流水线，采用结构化噪音清洗、文本去重、自定义词表、分词序列截断填充等策略，通过消融实验验证精细预处理可将模型准确率提升近 18 个百分点。从零实现缩放点积注意力、多头注意力、位置编码、Pre-LN 编码器层等 Transf...
