多轮会话核心挑战在于上下文记忆、意图变化识别及指代消解，需结合对话状态跟踪（DST）与策略学习；推荐分层方案： […]

分词需用jieba等专业工具，推荐精确模式；须过滤停用词、统一大小写与全角半角；用正则清理URL、空白、数字等 […]

用BERT做NLU可基于Hugging Face Transformers库快速实现，关键在明确任务类型（如文 […]

协同过滤与深度学习结合能解决稀疏性、冷启动和特征表达问题，关键在于用深度模型增强协同信号建模能力而非简单拼接； […]

数据挖掘需以业务理解为先，特征工程重在降噪与可解释性，聚类应匹配数据分布并服务业务，分类须权衡代价而非盲目追准 […]

Python做NER需选对工具、规范数据、定义标签体系并微调预训练模型；用Hugging Face的Trans […]

Python可解释AI核心是选对工具、理解原理、结合模型用好方法：SHAP适合树模型和神经网络，LIME灵活但 […]

特征工程是目标驱动、业务扎根、隔离严谨、可复现的系统性改造。需明确建模目标反向设计特征，区分缺失与异常的业务含 […]

情感分析核心在于数据、特征、评估闭环。数据准备最关键：需去噪、统一网络用语、平衡标签、按时间合理划分；文本表示 […]

深度学习模型训练关键在实操：数据需探查分布与同源划分，增强宜简不宜繁；模型从简单结构起步验证流程；监控训练/验 […]