DistilBERT LoRA与TF-IDF基线在IMDb情感分析中的对比研究发布

OmniTools 8月9日消息，一项新发布的教程基于Stanford IMDb数据集构建端到端情感分析流程，系统对比了TF-IDF逻辑回归基线模型与LoRA微调的DistilBERT模型。评估指标涵盖准确率、macro-F1、ROC-AUC及期望校准误差，并深入分析置信错误、文本长度影响及词级遮挡显著性。

该研究进一步利用未标注IMDb数据开展半监督学习，通过置信度伪标注生成训练样本，比较半监督模型与基线性能。最终模型以合并后的Transformer格式保存，支持后续推理部署。