《基于Pytorch的NLP情感分析》

《基于Pytorch的NLP情感分析》

《基于Pytorch的NLP情感分析》

- 利用RNN进行情感二分类 - 利用RNN的各种变体，如LSTM, BiLSTM等进行情感二分类 - 利用更快的模型FastText进行情感二分类 - 利用CNN进行情感二分类 - 情感多分类 - 利用BERT进行情感分类

等 16 人订阅共7篇文章创建于2021-09-13

《NLP情感分析》（七）——Transformer情感分析

使用Transformer进行情感分析在本notebook中，我们将使用在 Attention is all you need 论文中首次引入的Transformer模型。

3年前
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《NLP情感分析》（七）——Transformer情感分析

《NLP情感分析》（六）——多类型情感分析

我们将对具有 6 个类的数据集执行分类。请注意，该数据集实际上并不是情感分析数据集，而是问题数据集，任务是对问题所属的类别进行分类。

3年前
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《NLP情感分析》（六）——多类型情感分析

《NLP情感分析》（五）——CNN情感分析

我们将利用卷积神经网络（CNN）进行情感分析，实现 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中的模型

3年前
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《NLP情感分析》（五）——CNN情感分析

《NLP情感分析》（四）——Faster情感分析

上一篇文章中我们已经介绍了基于RNN的升级版本的情感分析，在这一小节中，我们将学习一种不使用RNN的方法。这个简单的模型实现了与第二篇文章情感分析相当的性能，但训练速度要快得多。

3年前
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《NLP情感分析》（四）——Faster情感分析

《NLP情感分析》（三）——Update

将学习如何改进优化模型：涉及到如何使用压缩填充序列、加载和使用预训练词向量、采用不同的优化器、选择不同的RNN体系结构（包括双向RNN、多层RNN）和正则化。

3年前
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《NLP情感分析》（三）——Update

《NLP情感分析》（二）——Baseline

在这一部分，我们将使用pytorch和torchtext构造一个简单的机器学习模型来预测句子的情绪（即句子表达的情绪是正面还是负面）。本系列教程将在电影评论数据集：IMDb数据集上完成。

3年前
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《NLP情感分析》（二）——Baseline

《NLP情感分析》（一）——环境配置

本文主要为《NLP情感分析》的环境配置，使用的软件和版本为：Pytorch1.8、torchtext0.9和Python3.7

3年前
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《NLP情感分析》（一）——环境配置