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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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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