DEV Community
·
项目旅程 #2：🛠️ 编码、失败与AI法律保护的学习 ⚖️
💡
原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
📝
内容提要
作者在构建法律合同分类模型时使用BERT模型进行训练，但准确率仅为0.18945%。经过反思，发现数据集质量不足，计划寻找更好的数据集以提升模型性能。
🎯
关键要点
- 作者使用BERT模型进行法律合同分类训练，准确率仅为0.18945%。
- 模型训练过程中，发现准确率低，表明模型几乎在随机猜测。
- 经过反思，发现数据集质量不足，需寻找更好的数据集以提升模型性能。
- 计划获取大型、可靠的法律数据集，以便更好地训练模型。
- 作者希望在未来调整模型参数，提升对法律术语的理解能力。
❓
延伸问答
作者在训练法律合同分类模型时使用了什么技术？
作者使用了BERT模型进行法律合同分类训练。
模型训练的准确率是多少？
模型训练的准确率仅为0.18945%。
导致模型准确率低的原因是什么？
导致模型准确率低的原因是数据集质量不足。
作者计划如何提升模型性能？
作者计划寻找更好的数据集并调整模型参数以提升性能。
作者在模型评估中得到了什么反馈？
作者在模型评估中得到了需要更多数据的反馈。
未来作者希望如何处理法律术语的理解能力？
作者希望在未来调整模型参数，以提升对法律术语的理解能力。
➡️
