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用DistilBERT LoRA与TF-IDF基线做IMDb情感分析:校准、可解释性与半监督学习

本教程基于Stanford IMDb数据集构建端到端情感分析流程,对比TF-IDF逻辑回归基线与LoRA微调的DistilBERT。模型评估涵盖准确率、macro-F1、ROC-AUC及期望校准误差,并分析置信错误、长度影响与词级遮挡显著性。最后利用未标注IMDb数据做置信度伪标注,比较半监督模型与基线,保存合并后的Transformer用于推理。

详细介绍

本教程基于Stanford IMDb数据集构建端到端情感分析流程,对比TF-IDF逻辑回归基线与LoRA微调的DistilBERT。模型评估涵盖准确率、macro-F1、ROC-AUC及期望校准误差,并分析置信错误、长度影响与词级遮挡显著性。最后利用未标注IMDb数据做置信度伪标注,比较半监督模型与基线,保存合并后的Transformer用于推理。

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原文链接:https://www.marktechpost.com/2026/08/09/imdb-sentiment-analysis-with-distilbert-lora-tf-idf-baselines-calibration-interpretability-robustness-testing-and-semi-supervised-learning