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如何为自定义情绪分析准备数据
若要创建自定义情绪分析模型，需要使用优质数据对其进行训练。 本文介绍应如何选择和准备数据，以及如何定义架构。 定义架构是项目开发生命周期的第一步，它定义你需要模型在运行时将文本分类到的类。
数据选择
训练模型的数据质量会极大地影响模型性能。
使用反映域问题空间的真实数据可以有效地训练模型。 可以使用合成数据来加速初始模型训练过程，但它可能与真实数据不同，并且会使模型在使用时效率降低。
尽可能平衡数据分布，尽量不会与现实生活分布偏离甚远。
尽可能使用不同的数据，以避免过度拟合模型。 训练数据的多样性较低可能会导致模型学习真实数据中可能不存在的虚假关联。
避免数据中出现重复文档。 重复数据会对训练过程、模型指标和模型性能产生负面影响。
考虑数据来源。 如果从一个人、一个部门或部分场景收集数据，则很可能缺少多样性，而这对模型学习而言非常重要。
注意
如果文档采用多种语言，请在项目创建过程中选择“多语言”选项，并将“语言”选项设置为大多数文档的语言。
数据准备
作为创建自定义情绪分析项目的先决条件，需要将训练数据上传到存储帐户中的 Blob 容器。 可使用 Azure 存储资源管理器工具或直接从 Azure 创建和上传训练文档。 使用 Azure 存储资源管理器工具可以快速上传更多数据。
只能使用 .txt 自定义文本的文档。 如果数据采用其他格式，则可使用 CLUtils 分析命令更改文件格式。
测试集
定义测试集时，请确保包含训练集中不存在的示例文档。 定义测试集是计算模型性能的重要步骤。 此外，请确保测试集包含代表项目中使用的所有类的文档。
后续步骤
如果尚未创建自定义情绪分析项目，请创建一个。 如果是第一次使用自定义情绪分析，请考虑按照快速入门创建一个示例项目。 你还可以查看项目要求，以获取有关创建项目所需内容的更多详细信息。