go-情感分析

尹成学院 2023-01-13 01:38:33

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在Golang中的简单情感分析

首先通过train进行训练，然后通过训练的结果进行对文本的是正负面概率的判断

Go-通过Key前缀分析Redis的内存占用按内存大小排序导出结果到csv文件

课程目标学习完本门课程，您将对自然语言处理技术有更深入的了解，掌握基于深度学习情感分析方法;课程基于PyTorch主流框架实现，其中涉及深度学习主流框架LSTM模型以及自然语言处理的词向量；彻底掌握中文情感分析。适用人群想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师自然语言处理从业者、深度学习爱好者课程简介 NLP领域的热门应用，常用在舆情分析，文章分类，智能客服，情感分析等多个场景。情感分析作为自然语言处理的基础技术之一，常被用于电商评论、舆情监控、微博评论情感分析、话题监督等领域，因此深入掌握情感分析技术，是作为自然语言处理从业者必备技能，本课程以案例驱动出发，结合多个项目实战案例，覆盖多种算法，如RNN，LSTM等课程要求：（1）开发环境：python版本：Python3.7； torch 版本：1.3.0＋； torchtext版本：0.3.0+ （2）开发工具：Pycharm；（3）学员基础：需要一定的Python基础，及深度学习基础；（4）学员收货：掌握深度学习情感分类关键技术；（5）学员资料：内含完整程序源码和数据集；（6）课程亮点：专题技术，完整案例，全程实战操作，徒手撸代码。案例5-情感分析功能点

本课程首先介绍了传统的情感分类模型，将传统的情感分类模型与深度学习情感分类模型对比并阐述了各模型的特点。之后介绍了基于LSTM情感分类模型，其中包括LSTM的基本原理、如何搭建LSTM网络、并演示了LSTM情感分类模型的训练和预测。最后通过改变交叉熵函数对模型进行了优化。

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