准备工作
- 确定训练目标
- 制定训练计划
- 确定邮件写作风格
- 收集数据集
- 获取邮件样本
- 数据清洗和整理
数据预处理
- 数据清洗
- 去除特殊符号
- 统一格式
- 数据标记
- 添加起始和结束标记
- 划分段落
模型训练
- 确定模型参数
- 模型大小
- 训练轮数
- 模型训练
- 启动训练
- 监控训练过程
优化结果
- 评估模型表现
- 生成样本邮件
- 人工评估结果
- 调整模型
- 超参数调整
- 数据增强
常见问题解答
如何选择合适的数据集？
- 确定训练目标
- 收集多样化的邮件样本
- 注意数据质量
模型训练需要注意哪些问题？
- 合理分配训练资源
- 监控模型训练过程
- 避免过拟合
如何评估训练结果？
- 生成样本邮件进行评估
- 人工评估结果
- 调整模型参数
正文完
