文本处理模型训练完整流程为“数据准备→特征构建→模型选择→训练调优→评估部署”五环节，缺一不可；需依次完成清洗标准化、向量化、分层划分与早停训练、多维评估及ONNX轻量部署。
文本处理实现模型训练的完整流程，核心在于“数据准备 → 特征构建 → 模型选择 → 训练调优 → 评估部署”这五个连贯环节。跳过任一环节都可能导致模型效果差或无法落地。
原始文本常含噪声：HTML标签、特殊符号、多余空格、大小写混杂、繁简不一等。清洗不是简单删掉标点，而是有策略地保留语义信息。
机器不理解文字，只认数字。把句子变成向量，方式取决于任务复杂度和数据规模。
训练不是“丢数据进去跑完就行”，关键是控制过拟合、验证泛化能力。
准确率（Accuracy）在多数文本任务中参考价值有限，需结合业务目标选指标。
基本上就这些。流程看似线性，实际常需循环迭代——比如评估发现长句效果差，就要回头检查分词逻辑或改用滑动窗口切片；验证集指标突降，可能意味着清洗规则误删了关键表达。不复杂但容易忽略。
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