特征提取算法在不同任务中的表现对比
最近在尝试用不同特征提取算法处理多个大模型训练任务时，踩了不少坑，分享一下经验。首先明确一下背景：我主要处理的是文本分类和序列标注两类任务，数据集规模在10万条左右。
实验设计
我选择了以下几种特征提取方法进行对比：
- TF-IDF + SVM分类器
- Word2Vec + LSTM模型
- BERT Embeddings + 全连接层
- FastText + 传统机器学习分类器
遇到的问题
在TF-IDF实验中，我一开始没有做停用词过滤和词干提取，导致准确率只有68%，后来加上了NLTK的停用词列表和Porter Stemmer，准确率提升到75%。但BERT模型直接使用预训练权重时，发现过拟合严重，调整了dropout率后才收敛。
可复现代码片段
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import SVC
tfidf = TfidfVectorizer(
stop_words='english',
ngram_range=(1,2),
max_features=10000
)
# 注意：需要在训练前进行数据预处理
X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train)
结论
不同的特征提取方法在不同任务上表现差异很大，建议根据具体业务场景选择合适的算法组合。对于文本分类任务，BERT通常效果最好；而对于序列标注，词向量+RNN结构更稳定。
讨论