PyData Berlin 2018

本次演讲将讨论如何应对新自然语言处理（NLP）项目中最可能导致失败的常见问题。主要建议采用迭代方法：不要假设已知管道应如何构建，更不用说标注方案或模型架构。

章节要点

• NLP项目类似初创企业：强调灵活性和迭代开发的重要性。
• 机器学习需求层次：从数据收集到模型部署的渐进式需求结构。
• 问题1：做出简单、明显但错误的建模决策：分析常见误区及后果。
• 解决方案1：将通用模型组合成新颖解决方案：利用现有工具构建定制化流程。
• 工作流程1：具体实施组合模型的步骤和方法。
• 问题2：大型标注项目使证据收集成本高昂：讨论标注规模对项目效率的影响。
• 解决方案2：运行自有微实验：通过小规模实验快速验证假设。
• 问题3：通过枯燥任务获取优质数据困难：指出传统数据收集方式的局限性。
• 解决方案3：更小团队与更好工作流程：优化团队结构以提升数据质量与效率。

演讲基于实际开发经验，聚焦技术实践而非理论，提供可操作的方法论指导。