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自然语言处理实战 深度学习之LSTM情感分析
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文本情感分析 torchtext中Fields字段应用
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2023-01-12 21:54:20
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文本情感分析 torchtext中Fields字段应用
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第四课
** 情感分析 ** 学习目标 学习和训练文本分类模型 学习
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.nn的一些基本模型 Conv2d 在这份notebook
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,我们会用Py
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再来做情感分析(检测一段文字的情感是正面的还是负面的)。我们会使用IMDb 数据集,即电影评论。 模型从简单到复杂,我们会依次构建: Word Averaging模型 RNN/LSTM模型 CNN模型 ** 准备数据 **
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中
的一个重要概念是Fie
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的基本使用
可以结合博客《使用BERT+BiGRU对京东手机评论进行情感分析》来看 1.
Field
Field
对于自然语言处理的诸多任务,不同的任务所需要处理的数据的类型不一样,但最后都是需要把这些数据转化为计算机能够计算的数值形式,
Field
类的设计就是用来将不同的文本数据转化为用 tensor 表示,以情感分析为例; 情感分析的数据一般由
Text
和 Label 两个
字段
来表示,
Text
表示一个文本、一段话或一个句子,Label 表示
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的类别,积极或消极,也可用数字 0 和 1 表示;
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代码如下: 如果对于
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本身不太了解,可以参考:
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torch
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处理文本数据——构造dataset读取文本(学习一) from
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import data COMMENT = data.
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()
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s = [('name', None), ('comment', COMMENT)] train = data.TabularDataset.splits( path='./',
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