摘要
鉴于机器学习实验复现的重要性和困难性，当前学界正致力于降低这些结果的方差。能够持续复现结果有效强化了工作的基础假设，其重要性应与研究本身的创新性同等看待。本研究的贡献是一个具有以下特性的开源框架：
- 促进复现一致性结果
- 支持无需额外处理和数据集重新向量化的特征与嵌入热替换
- 提供几乎无需代码修改即可轻松创建、训练和评估NLP深度学习模型的方法
- 完全向社区开放
框架特性
实验复现
通过标准化实验流程和参数配置，确保每次实验都能产生一致的结果，解决机器学习领域普遍存在的复现难题。
动态特征交换
采用创新的架构设计，允许研究人员直接替换特征提取器和嵌入模型，无需重新预处理整个数据集，大幅提升实验迭代效率。
低代码建模
提供高级API抽象，用户通过配置文件即可完成模型构建、训练和评估全流程，显著降低深度学习技术门槛。
技术实现
框架采用模块化设计，主要包含：
- 数据管理层：统一处理文本数据的预处理和向量化
- 模型构建层：支持通过声明式配置定义神经网络结构
- 实验管理组件：完整记录超参数、随机种子等实验元数据
开源生态
项目遵循开源协议发布，包含完整文档和示例代码，已应用于多个NLP研究项目，证实了其在文本分类、序列标注等任务中的实用价值。