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基于大模型的电影评论情感分类研究
采用Transformer技术对电影网站的评论进行情感识别，帮助用户快速了解电影情感趋势。本地部署使用bert预训练权重及tokenizer，冻结编码器，复制解码器权重为三份作为初始权重，在此基础之上进行lora微调。 采用公用数据集与自行标注数据集相结合的训练方式，实现准确率突破92%的预测准确度。 采取AI+模式，将模型结果与AI大模型相结合的flask框架可视化页面，提高用户体验感。...
采用Transformer技术对电影网站的评论进行情感识别，帮助用户快速了解电影情感趋势。本地部署使用bert预训练权重及tokenizer，冻结编码器，复制解码器权重为三份作为初始权重，在此基础之上进行lora微调。 采用公用数据集与自行标注数据集相结合的训练方式，实现准确率突破92%的预测准确度。 采取AI+模式，将模型结果与AI大模型相结合的flask框架可视化页面，提高用户体验感。...
