pytorch sentiment analysis

Pytorch情感分析

該回購包含使用Pytorch的理解和實現序列分類模型的教程，並使用Python 3.9。具體來說，我們將培訓模型以預測電影評論的情感。

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入門

安裝所需的依賴項： pip install -r requirements.txt --upgrade 。

教程

• 1-單詞神經袋

  本教程涵蓋了使用Pytorch的序列分類項目的工作流程。我們將使用簡單但有效的神經袋模型介紹序列分類的基礎知識，以及如何使用數據集/觸覺誹謗來簡化數據加載/預處理。

• 2-復發性神經網絡

  現在，我們已經涵蓋了基本的序列分類工作流程，該教程將通過切換到復發性神經網絡（RNN）模型來改善我們的結果。我們將介紹RNN背後的理論，並查看RNN最常見變體之一的長期短期記憶（LSTM）RNN的實現。

• 3-卷積神經網絡

  接下來，我們將介紹卷積神經網絡（CNN）進行情感分析。該模型將是用於句子分類的捲積神經網絡的實現。

• 4-變壓器

  最後，我們將展示如何使用變形金剛庫加載預訓練的變壓器模型，特別是本文的BERT模型，並將其用於序列分類。

傳統教程

這些教程的先前版本使用了不再可用的TorchText庫中的功能。這些存儲在傳統目錄中。

參考

這是我在製作這些教程時查看的一些事情。其中一些可能已經過時了。

• http://anie.me/on-torchtext/
• http://mlexplaining.com/2018/02/08/a-comprehens-tutorial-to-tto-torchtext/
• https://github.com/spro/practical-pytorch
• https://gist.github.com/tushar-n/dfca335e370a2bc3bc79876e6270099e
• https://gist.github.com/harshtrivedi/f4e7293E941B17D19058F6FB90AB0FEC
• https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_fasttext.py
• https://github.com/shawn1993/cnn-text-classification-pytorch