循环神经网络实现文本情感分类目标知道LSTM和GRU的使用方法及输入输出的格式能够应用LSTM和GRU实现文本情感分类1. Pytorch中LSTM和GRU模块使用1.1 LSTM介绍LSTM和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSMT的参数，torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout,bi
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2024-09-06 23:56:51
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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、文本情感分析简介文本情感分析是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析，处理和抽取的过程。接下来主要实现情感分类，情感分类又称为情感倾向性分析，是指对给定的文本，识别其中主观性文本的倾向是肯定的还是否定的，或者说是正面的还是负面的，这是情感分析领域研究最多的内容。通常，网络中存在大量的主观性文本和客观性文本，客观性文本
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2023-09-27 08:54:18
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前面一章已经讲了cnn如何做图像识别，相对应的cnn也可以做文本识别，中心思想不变，卷积层以及池化层等不变，但是数据的输入就需要进行对应的调整 这里对cnn的框架不再描述，我们主要看看文本数据如何转化为模型所需要的数据我们只需要将数据构建为（N,C,H,W）,其中N为批量数据，C为信号的通道，H为宽，W为高，我们以以下句子为例 “我想用CNN做个情感分析，这个语句是我喜欢的” 那这个句子的（N,C
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2023-11-01 22:05:55
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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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在本系列教程中，我们将使用PyTorch和TorchText构建一个机器学习模型来检测情感(即检测句子是积极的还是消极的)。这将使用电影评论上的IMDb数据集完成。在第一篇笔记中，我们将从非常简单的概念开始理解，而不是真正关心好的结果。接下来的笔记将建立在这些知识之上，我们会得到很好的结果。 文章目录引言数据预处理搭建模型训练模型完整代码后续行动 引言我们将使用循环神经网络(RNN)，因为它们通常
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2024-01-28 17:29:34
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文本情感分析在本文中介绍如何使用神经网络实现情感分析任务，主要内容为：加载预训练的词向量介绍如何处理情感分析数据集使用循环神经网络模型训练使用一维卷积神经网络模型训练参考：动手学深度学习1、加载Glove预训练的词向量下面创建TokenEmbedding类来加载并使用预训练的词向量。import torch
import os
import collections
from torch impor
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2023-08-25 17:02:43
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文本情感分类文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。后续内容将
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2023-11-03 20:44:06
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文章目录前言一、数据处理与Word2vec词向量训练二、创建神经网络的输入batch三、神经网络模型1.LSTM2.CNN四、训练与测试六、实验结果七、完整代码1.LSTM2.CNN 前言本文使用pytorch，利用两种神经网络（lstm,cnn）实现中文的文本情感识别。代码都有详细的注释说明。使用的是谭松波酒店评价语料库，其中包含3000条负面评价，7000条正面评价。一、数据处理与Word2
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2023-12-02 13:05:32
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情感分析就是分析一句話說得是很主觀還是客觀描述，分析這句話表達的是積極的情緒還是消極的情緒。原理比如這么一句話：“這手機的畫面極好，操作也比較流暢。不過拍照真的太爛了！系統也不好。”① 情感詞要分析一句話是積極的還是消極的，最簡單最基礎的方法就是找出句子里面的情感詞，積極的情感詞比如：贊，好，順手，華麗等，消極情感詞比如：差，爛，壞，坑爹等。出現一個積極詞就+1，出現一個消極詞就-1。里面就有“好
一、文本的tokenizationtokenization是指分词，每个词称为token。1.1 N-Gram表示方法准备词语特征的方法。# 当n=2时
import jieba
text = "深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的方法"
cuted = jieba.lcut(text)
n_gram2 = [cuted[i:i+2] for i in ra
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2024-06-16 19:50:37
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中文新闻情感分类 Bert-Pytorch-transformers使用pytorch框架以及transformers包，以及Bert的中文预训练模型文本分类，模型通过提取序列语义，找到不同类别文本之间的区别，是 自然语言处理中比较容易入门的的任务。1.数据预处理进行机器学习往往都要先进行数据的预处理，比如中文分词、 停用词处理、人工去噪。 以本文所用的数据为例，我们可以观察到，这个数据集并不完美
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2024-01-26 09:23:54
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情感分类1.准备数据2.构建Word Averaging模型3.训练模型4.进行预测5.RNN模型6.训练RNN模型7.CNN模型 PyTorch模型和TorchText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。 1.准备数据TorchText中的一个重要概念是Field。Field决定了你的数据会被怎样处理。在我们的情感分类任务中，我们所
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2023-10-15 07:18:37
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使用pytorch进行IMDB情感分析建议：将代码整合到main()函数中。1. 配置1.1 设置cuda和随机种子# 设置cuda
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
SEED = 1234
torch.manual_seed(SEED) # 为cpu设置随机种子
torch.cuda.m
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2024-05-16 12:22:06
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一 前言情感分析（Sentiment Analysis），也称为情感分类，属于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的一个分支任务，随着互联网的发展而兴起。多数情况下该任务分析一个文本所呈现的信息是正面、负面或者中性，也有一些研究会区分得更细，例如在正负极性中再进行分级，区分不同情感强度.文本情感分析（Sentiment Analysis）是
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2023-08-21 09:39:30
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首先来看一下模型结构。 这是LSTM+Attention结构在aspect-level情感分类最早的应用。模型比较简单，输入是sentence和特定aspect，输出是sentence在这个aspect下的情感极性。我们先将Word Respresentation和Aspect Embedding连接后输入到LSTM得到隐藏向量，再将隐藏向量和Aspect Embedding连接后做一次atten
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2023-10-07 10:02:40
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在自然语言处理中，文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本文将介绍它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。例如，我们可以分析用户对产品的评论并统计用户的满意度，或者分析用户对市场行情的情绪并用以预测接下来的行情。 目录1 文本情感分类数据1.1 读取数据1.2 预处理数据1.3 创建数据迭代器2 使用循
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2024-01-31 00:52:28
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BERT情感分析数据集步骤构建迭代器构建模型设定超参数创建实例选择损失函数和优化器train/evaluatetest 参考: https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/Emotional_Analysis 数据集IMDB步骤使用 transformers library 来获取预训练的Transformer
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2023-07-07 16:55:24
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文本情感分析是机器学习自然语言处理NLP中常见的应用场景，给定一段文本，识别其中的情绪或态度，对其进行分类并标签化。这个手段可以应用于书籍电影评价、用户对产品满意度调查、人机对话感情色彩提取和金融研报分析。本文以美国IMDB电影网站的评论数据为例，用pytorch构建和训练基于循环神经网络LSTM的模型，然后用C++ libtorch加载模型对于给定的电影评论文本进行预测，判断改评论是正面的还是负
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2023-12-11 13:07:24
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本文展示的是使用 Pytorch 构建一个 TextCNN 来实现情感分析。本文的架构是第一章详细介绍 TextCNN（不带公式版），第二章是核心代码部分。 目录1. TextCNN2. TextCNN 实现情感分析参考 1. TextCNN相较于 LSTM 而言，我个人其实是没看过 CNN 的任何公式的，主要是我觉得也没必要，因为从使用的角度上讲，会用就行；从 CNN 的角度上讲，你只需要知道
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2023-10-31 00:05:46
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# PyTorch LSTM情感分析实现教程
## 概述
在本教程中，我们将使用PyTorch来实现LSTM（长短期记忆）网络进行情感分析。LSTM是一种在自然语言处理（NLP）任务中广泛应用的神经网络模型，它能够处理序列数据，并捕捉长期依赖关系。我们将使用一个已经标记好情感的文本数据集来训练和测试我们的模型，并评估其性能。
## 整体流程
下面是实现PyTorch LSTM情感分析的整体流程
原创
2023-08-23 11:53:46
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