Yif18
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文本情感分类

使用文本情感分类来分析文本作者的情绪

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

建模步骤

文本情感分类数据

——读取数据

——预处理数据（先根据文本的格式进行单词的切分，再利用 torchtext.vocab.Vocab 创建词典）

——创建数据迭代器（利用 torch.utils.data.TensorDataset，可以创建 PyTorch 格式的数据集，从而创建数据迭代器）

使用循环神经网络

——双向循环神经网络（加载预训练的词向量、训练模型、评价模型）

使用卷积神经网络

——TextCNN 模型

定义多个一维卷积核，并使用这些卷积核对输入分别做卷积计算

宽度不同的卷积核可能会捕捉到不同个数的相邻词的相关性

 对输出的所有通道分别做时序最大池化，再将这些通道的池化输出值连结为向量

 通过全连接层将连结后的向量变换为有关各类别的输出。这一步可以使用丢弃层应对过拟合

训练并评价模型

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