模型调优是围绕数据、特征、结构、训练策略和评估反馈的系统性迭代过程；需清洗文本噪声（HTML、空格、编码等），统一UTF-8编码并过滤极短文本。
模型调优不是“调个学习率就完事”，而是围绕数据、特征、结构、训练策略和评估反馈的系统性迭代过程。核心目标是让模型在验证集上稳定泛化，同时避免过拟合或欠拟合。
原始文本常含噪声：HTML标签、多余空格、特殊符号、乱码、非UTF-8编码字符。这些会干扰分词和向量化效果。
r']+>'去HTML，r'\s+'合并空白）errors='ignore'
表示方式直接影响模型上限。别一上来就用BERT嵌入，先从轻量级方法验证基线。
max_features=10000和min_df=2防稀疏噪声distilbert-base-uncased等轻量版，冻结前几层加快微调；句子长度超512时用滑动窗口截断+平均池化尤其在小数据集（
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2e-5（底层）和5e-5（分类头），用分层学习率单次train/val划分可能偶然性大。错误分析能暴露模型“卡在哪”，比盲目扫超参更高效。
基本上就这些。调优不是一步到位，而是“改一点、测一点、想一点”的闭环。每次只动一个变量，记录结果，比同时调10个参数更靠谱。
以上就是Python自然语言处理项目中模型调优的操作步骤【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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