特征提取算法对比分析
在大模型训练过程中，特征提取是决定模型性能的关键环节。本文将对比几种主流特征提取算法在实际应用中的表现。
常用特征提取方法
1. TF-IDF特征提取
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd
texts = ['文本1', '文本2', '文本3']
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words='english')
X_tfidf = vectorizer.fit_transform(texts)
2. Word2Vec词向量
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [['word1', 'word2'], ['word3', 'word4']]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
3. BERT嵌入特征
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
inputs = tokenizer('文本内容', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
性能对比实验
通过在相同数据集上测试三种方法，发现BERT嵌入在语义理解任务中表现最优，但计算成本最高；TF-IDF方法简单高效，适合快速原型开发。
实践建议
建议根据具体业务场景选择合适的特征提取方法，优先考虑计算效率与模型性能的平衡。
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