因为最近做万维品牌口碑的项目，需要对口碑进行一个对比，现在库中也有一部分的数据了，有很多的品牌评分居然是一样的，这是库中的真实的数据，如果我简单的按平均分进行评比，也行不太公平，因为有很多评论人数很多，但有的很少。所以我就研究了一些算法。刚开始引用了IMDB.COM排名算法，他主要是对top250进行排名，对评分的人数有一定的限制，而我们品牌库中总不能不让相应的品牌露出。所以针对品牌库中排行使用贝
# PyTorch IMDB 情感分类教程
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 PyTorch 实现 IMDB 数据集的情感分类任务。这个任务旨在训练一个模型，能够自动识别影评的情感是积极还是消极。以下是整个流程的概述以及每个步骤的详细解析。
## 流程概述
以下是实施流程的步骤：
| 步骤 | 描述
本文转自公众号“纸鱼AI”，该公众号专注于AI竞赛与前沿研究。作者为中国科学技术大学的linhw。本文是刚刚结束的CCF BDCI的新闻情感分类的方案分享，代码已经开源，希望对NLP感兴趣的朋友带来帮助。写在前面 比赛的内容是互联网的新闻情感分析。给定新闻标题和新闻的内容，然后需要我们设计一个方案对新闻的情感进行分类，判断新闻是消极的，积极的还是中立的。
这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。 原文 | Thursday, October 28, 2021Posted by Dana Alon and Jeongwoo Ko, Software Engineers, Google Research 情绪是社会互动的一个关键方面，影响着人们的行为方式，塑造着人际关系。这在语言方面尤
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2024-08-13 11:56:06
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python随机爬取五位电影演员数据为了演示如何使用Python随机爬取五位电影演员数据，需要以下步骤:安装所需的Python库：requests, BeautifulSoup和random
确定你要从哪个网站爬取数据。这个例子中，我们将使用IMDb。
确定你要爬取哪些电影演员。这个例子中，我们将爬取最受欢迎的电影演员。
编写Python脚本代码，以从IMDb网站上获取数据。下面是一个示例脚本，可
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2024-06-24 18:21:45
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情感极性分析，即情感分类，对带有主观情感色彩的文本进行分析、归纳。情感极性分析主要有两种分类方法：基于情感知识的方法和基于机器学习的方法。基于情感知识的方法通过一些已有的情感词典计算文本的情感极性（正向或负向），其方法是统计文本中出现的正、负向情感词数目或情感词的情感值来判断文本情感类别；基于机器学习的方法利用机器学习算法训练已标注情感类别的训练数据集训练分类模型，再通过分类模型预测文本所属情感
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2023-10-05 12:17:11
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文章目录IMDB 数据集介绍Keras中使用IMDB数据集加载相应的包加载 IMDB 数据集查看数据样式准备数据创建验证集构建模型编译模型训练模型绘制训练损失和验证损失绘制训练精度和验证精度评估模型模型预测 IMDB 数据集介绍IMDB 数据集包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论
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2023-07-18 12:37:29
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代码：https://github.com/Ogmx/Natural-Language-Processing-Specialization ————————————————————————————————————作业 2: 朴素贝叶斯(Naive Bayes)学习目标： 学习朴素贝叶斯原理，并应用其对推特进行情感分析。给出一条推特，判断其是正向情感还是负向情感。具体而言，将会学习：训练朴素贝叶斯
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2024-07-16 07:47:11
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目录1.深度学习与自然语言处理 2.语言的表达 3.Word2Vec：高维来了 4.表达句子：句向量 5.搭建LSTM模型 6.总结 7.搭建LSTM做文本情感分类在《文本情感分类（一）：传统模型》一文中，笔者简单介绍了进行文本情感分类的传统思路。传统的思路简单易懂，而且稳定性也比较强，然而存在着两个难以克服的局限性：一、精度问题，传统思路差强人意，当然一般的应用已经足够了，但是要进一步提高精度，
在本文中，我将详细记录如何使用PyTorch获取IMDB数据集的过程。IMDB数据集是一个广泛使用的文本分类数据集，它包含电影评论以及相应的情感标签（积极和消极）。通过使用PyTorch，我们可以方便地加载和处理这个数据集，为构建情感分析模型打下基础。
### 版本对比
当讨论PyTorch版本时，我们需要关注不同版本间的兼容性和适用场景。以下图表清楚地显示了不同PyTorch版本的功能和适用
IMDB影评倾向分类 - N-Gram
原创
精选
2023-07-27 23:27:16
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笔记摘抄 提前安装torchtext和scapy，运行下面语句（压缩包地址链接：https://pan.baidu.com/s/1_syic9B-SXKQvkvHlEf78w 提取码：ahh3）： pip install torchtext pip install scapy pip install
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2020-07-24 20:46:00
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IMDB-WIKI人脸数据集说明flyfish数据来源两个地方 IMDb和WikipediaIMDb介绍IMDb全称是互联网电影资料库（Internet Movie Database）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。 数据集中总共有523,051张面部图像，其中从IMDB的20,284名名人和维基百科的62,328名名人获得了460,723张面部图像。关于两个网
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2024-01-14 23:33:41
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PyTorch实战LSTM新闻分类开源项目地址：https://github.com/ljyljy/Text_classification_of_THUCNews 数据集和代码都在其中，代码含有很多注解，可以跟随Debug看一下代码运行逻辑。 文章目录PyTorch实战LSTM新闻分类运行数据输入解读项目代码解读 运行你需要安装tensorboardX，安装方法：你需要先安装tensorboard
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2023-09-14 12:56:09
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本文中我希望用IMDB数据集和神经网络对数据集中的影评内容进行“正面影评”和“负面影评”的二分类。IMDBIMDB数据集
原创
2023-02-17 10:00:36
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Pytorch实现word2vec主要内容Word2Vec的原理网上有很多很多资料，这里就不再复述了。本人使用pytorch来尽可能复现Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 论文中训练词向量的方法。论文中有很多模型实现的细节，这些细节对于词向量的好坏至关重要。我们虽然无法完全复现论文中
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2023-12-15 10:43:45
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Pytorch搭建网络模型-ResNet一、ResNet的两个结构首先来看一下ResNet和一般卷积网络结构上的差异：图中上面一部分就是ResNet34的网络结构图，下面可以理解为一个含有34层卷积层的CNN，它们的差异就在于是否存在箭头。而这个箭头就是ResNet的特殊结构之一：shortcut（Residual的组成部分）；另一个结构就是Batch Normalization(BN，批量归一化
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2023-09-27 08:14:50
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文本分类能做什么？ 识别垃圾邮件、情感分析、主题分类等文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己的特点，根据文本的特点，文本分类的一般流程为：预处理；文本表示及特征选择；构造分类器；分类。分类问题模型： 分类器 分类器是一个函数f，
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2023-08-11 22:07:53
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前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用pytorch实现深度学习在cv上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。参考内容来自：up主的b站链接
up主将代码和ppt都放在
pytorch实现时频图多分类1.数据集导入2.网络层模块定义3.开始训练并输出训练集准确率及损失4.测试验证集准确率及损失5.将最后训练好的模型保存下来6.测试模型准确度如何将整个训练过程放在GPU上确定终端GPU可用确定训练过程是在GPU上进行1.通过任务管理器2. 在命令行中输入nvidia-smi -l n 1.数据集导入import torch
import torch.nn as n
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2023-08-11 12:58:25
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