- 为中文拼写生成器实现了背景预热功能,以提升首次使用时的性能。 - 更新了MessageStorageBatcher以支持可配置的提交批次大小和间隔,优化数据库写入性能。 - 增强版数据集生成器,对样本规模设置硬性限制并提升采样效率。 - 将AutoTrainer中的最大样本数增加至1000,以优化训练数据利用率。 - 对亲和兴趣计算器进行了重构,以避免并发初始化并优化模型加载逻辑。 - 引入批量处理机制用于语义兴趣评分,以应对高频聊天场景。 - 更新了配置模板以反映新的评分参数,并移除了已弃用的兴趣阈值。
- 新增了TfidfFeatureExtractor,用于字符级n-gram的TF-IDF向量化,适用于中文及多语言场景。 - 基于逻辑回归开发了语义兴趣模型,用于多类别兴趣标签(-1、0、1)的预测。 - 创建了在线推理的运行时评分器,实现消息兴趣评分的快速评估。 建立了模型训练、评估和数据集准备的全流程培训体系。 - 集成模型管理,支持热加载与个性化模型选择。