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今
仍
从
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任
会
但
何
你
使
依
俺
倘
借
像
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兮
其
内
再
冒
冲
几
凡
凭
则
别
到
即
却
去
又
及
另
只
叫
可
各
同
后
向
吓
吗
吧
吱
呀
呃
呕
呗
呜
呢
呵
呸
咋
和
咚
咦
咧
咱
咳
哇
哈
哉
哎
哗
哟
哦
哩
哪
哼
唉
啊
啐
啥
啦
喂
喏
喽
嗡
嗬
嗯
嗳
嘎
嘘
嘛
嘻
嘿
因
在
地
多
大
她
好
如
宁
它
对
将
小
尔
就
尽
己
已
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并
归
当
彼
往
待
很
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曾
替
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用
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自
至
致
若
虽
被
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起
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一.
一一
一下
一个
一些
一何
一切
一则
一天
一定
一旦
一时
一来
一样
一次
一片
一番
一直
一致
一般
一起
一边
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万一
上下
上升
上去
上来
上述
上面
下列
下去
下来
下面
不一
不下
不久
不了
不仅
不会
不但
不光
不免
不再
不力
不单
不变
不只
不可
不同
不外
不够
不大
不如
不妨
不定
不对
不少
不尽
不巧
不已
不常
不得
不必
不怕
不惟
不成
不拘
不敢
不料
不断
不日
不时
不是
不曾
不止
不比
不消
不满
不然
不特
不独
不管
不胜
不能
不若
不要
不论
不起
不足
不过
不迭
不问
不限
与其
与否
专门
且说
两者
严格
严重
个人
个别
中小
中间
丰富
临到
为主
为了
为何
为止
为此
为着
主张
主要
举凡
举行
乃至
之一
之前
之后
之後
之类
乌乎
乘势
乘机
乘虚
乘隙
也好
也是
也罢
了解
争取
二来
于是
云云
云尔
互相
交口
产生
亲口
亲手
亲眼
亲自
亲身
人人
人们
人家
什么
什麽
今后
今天
今年
今後
介于
仍旧
仍然
从不
从严
从中
从事
从优
从头
从宽
从小
从新
从未
从来
从此
从而
从轻
从速
从重
他人
他们
他是
他的
代替
以上
以下
以为
以便
以免
以前
以及
以后
以外
以後
以故
以期
以来
以至
以致
任何
任凭
任务
企图
伙同
伟大
传说
传闻
似乎
似的
但凡
但愿
但是
何以
何况
何处
何妨
何尝
何必
何时
何止
何苦
何须
余外
作为
你们
你是
你的
使得
使用
例如
依据
依照
依靠
便于
促进
保持
俺们
倍加
倍感
倒是
倘使
倘或
倘然
倘若
借以
借此
假使
假如
假若
偏偏
做到
偶尔
偶而
傥然
允许
充分
先后
先後
先生
光是
全体
全力
全年
全然
全部
全都
全面
八成
公然
共同
共总
关于
其一
其中
其二
其他
其余
其后
其它
其实
其次
具体
具有
兼之
再则
再有
再次
再者
再说
决不
决定
决非
况且
准备
凑巧
凝神
几乎
几度
几时
几番
几经
凡是
凭借
出于
出去
出来
出现
分别
分头
切切
切勿
切莫
则甚
刚好
刚巧
刚才
别人
别处
别是
别的
别管
别说
到处
到头
到底
前后
前此
前者
前进
前面
加上
加之
加以
加入
加强
动辄
勃然
匆匆
十分
单单
单纯
即令
即使
即便
即刻
即如
即将
即或
即若
却不
原来
又及
及其
及时
及至
双方
反之
反倒
反应
反手
反映
反而
取得
取道
受到
变成
另外
另悉
另行
只当
只怕
只是
只有
只消
只要
只限
叫做
召开
叮咚
可以
可好
可是
可能
可见
各个
各人
各位
各地
各式
各种
各级
各自
合理
同一
同时
同样
后来
后者
后面
向使
向着
否则
吧哒
呜呼
周围
呵呵
呼哧
呼啦
咱们
哈哈
哎呀
哎哟
哗啦
哪个
哪些
哪儿
哪天
哪年
哪怕
哪样
哪边
哪里
哼唷
唯有
啊呀
啊哈
啊哟
啪达
啷当
喔唷
嗡嗡
嘎嘎
嘎登
嘿嘿
因为
因了
因此
因着
因而
固然
在下
在于
坚决
坚持
基于
基本
处在
处处
处理
复杂
多么
多亏
多多
多少
多数
多次
大举
大凡
大力
大多
大大
大家
大批
大抵
大概
大略
大约
大致
大都
大量
失去
奋勇
她们
她是
她的
好在
好的
好象
如上
如下
如今
如何
如其
如同
如常
如是
如期
如果
如次
如此
如若
始而
姑且
存在
存心
孰料
孰知
宁可
宁愿
宁肯
它们
它是
它的
安全
完全
完成
实现
实际
宣布
容易
密切
对于
对应
对待
对方
对比
将才
将要
将近
少数
尔后
尔尔
尔等
尚且
尤其
就地
就是
就此
就算
就要
尽快
尽早
尽然
尽管
尽量
局外
居然
届时
属于
屡屡
屡次
岂但
岂止
岂非
左右
巨大
巩固
已矣
已经
巴巴
帮助
常常
平素
并不
并且
并排
并无
并没
并肩
并非
广大
广泛
应当
应用
应该
庶乎
庶几
开外
开始
开展
引起
强烈
强调
归齐
当下
当中
当儿
当前
当即
当地
当场
当头
当庭
当时
当然
当真
当着
形成
彻夜
彻底
彼时
彼此
往往
待到
很多
很少
後来
後面
得了
得出
得到
得起
心里
必定
必将
必然
必要
必须
快要
忽地
忽然
怎么
怎奈
怎样
怎麽
总之
总是
总结
恍然
恐怕
恰似
恰好
恰如
恰巧
恰恰
恰逢
您们
您是
惟其
惯常
意思
愤然
愿意
慢说
成为
成心
我们
我是
我的
或则
或是
或曰
或者
或许
战斗
截然
截至
所以
所在
所幸
所有
所谓
才能
扑通
打从
扩大
抑或
拦腰
按时
按期
按照
按理
按说
挨个
挨次
挨着
据实
据悉
据此
据称
据说
掌握
接着
接著
故意
故此
故而
敢于
敢情
数/
整个
断然
方便
方才
方能
方面
旁人
无宁
无法
无论
既往
既是
既然
日渐
日益
日臻
日见
时候
昂然
明显
明确
是以
是否
是的
显然
显著
普通
普遍
暗中
暗自
更为
更加
曾经
替代
最后
最大
最好
最後
最近
最高
有些
有关
有利
有力
有及
有所
有效
有时
有点
有的
有着
有著
朝着
本人
本地
本着
本身
权时
来看
来着
来自
来讲
来说
极为
极了
极其
极力
极大
极度
极端
构成
果然
果真
某个
某些
某某
根据
根本
格外
次第
欢迎
正值
正在
正如
正巧
正常
正是
此中
此后
此地
此处
此外
此时
此次
此间
毋宁
每个
每天
每�
python pytorch- TextCNN TextRNN FastText Transfermer文本情感分类-数据集
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更新于2023-10-08
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在Python和PyTorch的世界里,文本情感分类是一项常见的自然语言处理任务,它涉及理解文本中的情感倾向,如正面、负面或中性。本实践项目使用了三种不同的模型:TextCNN、TextRNN和Transformer,它们都是深度学习领域中处理文本序列的有效方法。
**TextCNN(卷积神经网络)**:
TextCNN利用卷积神经网络(CNN)来提取文本特征。CNN在图像处理领域表现出色,但也可应用于捕捉词序信息。通过应用不同宽度的滤波器,TextCNN可以捕获局部和全局的上下文信息,这对于情感分析至关重要。在预处理阶段,通常会使用词嵌入,如预训练的Word2Vec或GloVe,将单词转换为连续向量表示。
**TextRNN(循环神经网络)**:
TextRNN是基于LSTM(长短期记忆网络)或GRU(门控循环单元)的模型,这两种是RNN的变体,可以处理序列数据中的长期依赖问题。RNN通过在时间步上传递信息,保留了前面词的信息,这对于理解句子的情感意义非常有用。在TextRNN中,每个单词的隐藏状态会传给下一个时间步,最终的输出用于情感分类。
**FastText**:
FastText是Facebook开源的一个工具,它不仅可以进行词级别的分类,还可以进行字符级别的分类。在情感分析中,FastText通过对每个单词进行子词分解来处理未知词汇,提高了模型的泛化能力。这种方法特别适合处理低资源或存在大量拼写错误的语料库。
**Transformer**:
Transformer是Google在2017年提出的,基于自注意力机制的模型,彻底改变了序列建模的方式。与RNN相比,Transformer并行计算能力强,训练速度更快。在文本情感分类任务中,Transformer可以捕捉到全局依赖,而且其Transformer-XL和BERT等变体可以处理更长的上下文,提升分类性能。
**数据集**:
本项目提供的数据集可能较小,但足够用于初学者理解这些模型的工作原理。数据集通常包括预处理的文本和对应的情感标签。在实践中,可能会先进行数据清洗,比如去除停用词、标点符号,然后对文本进行分词和词嵌入,最后转换成模型可接受的输入格式。
在PyTorch中实现这些模型,需要编写模型架构、损失函数、优化器以及训练和评估循环。此外,可以使用TensorBoard等可视化工具监控训练过程,帮助调整超参数。完成训练后,可以通过测试集评估模型的性能,如准确率、召回率和F1分数等指标。
这个项目涵盖了从基础的文本处理到深度学习模型的构建和训练,对于想要掌握文本情感分类技术的Python和PyTorch开发者来说,是一个很好的起点。同时,通过对比TextCNN、TextRNN、FastText和Transformer的性能,可以深入理解各种模型的优缺点。

MrGao
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