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TextCNN 使用 PyTorch 实现中文文本分类，情感分析 - 源码。

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简介：
该项目利用TextCNN模型进行中文文本分类，并提供了相关的论文参考。其依赖项包括Python 3.5、PyTorch版本1.0.0、torchtext 0.3.1以及jieba 0.39。此外，本文中使用的词向量是基于Zhihu_QA知乎问答数据集训练得到的Word2Vec模型。运行方式为：首先使用Python 3执行`main.py -h`命令以查看帮助信息，然后使用Python 3执行`main.py`命令进行训练。期望的准确率是100%，实验结果显示：在Batch大小为1800的情况下，损失值为0.009499，准确率为(128/128) * 100%，评估结果显示损失值为0.0000。CNN模型采用随机初始化嵌入方法。

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  • Chinese_Text_CNN：基于Pytorch的TextCNN中文文本分类与情感分析源码
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    Chinese_Text_CNN是利用PyTorch框架实现的适用于中文文本的情感分析和分类任务的TextCNN模型代码库，助力自然语言处理研究。 TextCNN 使用 Pytorch 实现中文文本分类的论文参考涉及以下依赖项：Python 3.5、PyTorch == 1.0.0 和 torchtext == 0.3.1，以及 jieba 分词库版本为 0.39。其中使用的预训练词向量是基于 Zhihu QA 知乎问答数据集生成的 Word2vec 模型。 执行命令如下： ``` python3 main.py -h ``` 进行模型训练时使用以下命令： ``` python3 main.py ``` 在随机初始化嵌入的情况下，可以运行以下命令以查看 CNN-rand 的效果： ```bash python main.py Batch[1800] ``` 输出示例为：`- loss: 0.009499 acc: 100.000% (128/128) Evaluation - loss: 0.000`
     
  • Sentiment_Analysis_Albert: 情感分析、文本分类、ALBERT、TextCNN...
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    Sentiment_Analysis_Albert项目结合了ALBERT与TextCNN模型进行情感分析和文本分类任务。通过优化算法，显著提升了对中文语料库的情感识别准确度。 本项目基于TensorFlow版本1.14.0进行训练和测试。该项目旨在对中文文本进行情感分析，属于多分类任务，共包含三个标签：1（正面）、0（中性）和-1（负面）。 准备数据时，请确保格式为sentiment_analysis_albert/data/sa_test.csv。 参数设置可参考hyperparameters.py文件，并直接在其中修改数值以适应需求。 训练模型时运行python train.py，进行推理则使用python predict.py。
     
  • TextCNN情感分类分析
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    TextCNN情感分类分析是一种利用卷积神经网络（CNN）技术对文本数据进行情感倾向识别的方法，广泛应用于社交媒体、产品评论等领域。 TextCNN是一种用于文本分类的深度学习模型，在情感分析任务中表现出色。它通过卷积神经网络提取文本特征，并利用多通道结构捕捉不同维度的信息，从而提高了对复杂语言模式的理解能力。在实际应用中，TextCNN可以有效识别和区分正面、负面以及中立的情感倾向，为用户提供准确的情感分类结果。
     
  • PyTorch情感分析分类教程(RNN,LSTM...): 使用PyTorch进行情感分析和分类
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    本教程详细介绍了使用PyTorch框架进行文本的情感分析及分类方法，包括RNN、LSTM等模型的应用与实现。适合自然语言处理爱好者学习实践。 情感分析分类的先决条件包括安装依赖项pip install -r requirements.txt以及下载Spacy英语数据python -m spacy download en。框架使用的是Torch，数据集则采用Cornell MR（电影评论）数据集。实施过程中会用到RNN、LSTM和双层LSTM模型，并尝试结合注意力机制进行改进。
     
  • 在Pytorch中使用Bert和MLP进行文本情感分类
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    本文介绍了如何利用Pytorch框架结合BERT模型与多层感知器(MLP)实现高效的文本情感分类方法，为自然语言处理任务提供了新思路。 在Pyrotch上实现情感分类模型时，该模型包括一个BERT 模型以及一个用于分类的多层感知器（MLP），两者之间有一个dropout层。BERT模型实现了预训练参数加载功能，并使用了HuggingFace提供的bert_base_uncased模型进行预训练。此外，在代码中还包含了基于预训练BERT模型的情感分类任务微调过程，包括在训练集上的训练和测试集上的性能评估。 情感分类的大致流程如下：首先将句子中的每个单词对应的词向量输入到BERT模型中以获得该句的向量表示；然后通过dropout层处理得到的句向量，并将其传递给分类器进行二元分类预测。
     
  • 基于Pytorch的TextCNN中文文本分类实现（含详细训练代码）.zip
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    本资源提供了一个使用Python深度学习框架PyTorch实现的TextCNN模型，用于对中文文本进行分类。其中包括详细的预处理、模型构建及训练代码，适合自然语言处理领域的研究者和开发者深入学习和实践。 在一个NLP项目实例中，使用深度学习框架Pytorch构建了TextCNN模型，并实现了一个简易的中文文本分类系统。基于此项目的训练数据，在THUCNews数据集上进行测试后发现，训练集上的Accuracy达到了约99%，而测试集上的Accuracy则约为88.36%。
     
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    本研究利用PyTorch框架实现了长短期记忆网络（LSTM）模型，在自然语言处理领域进行文本情感分类。通过深度学习技术有效捕捉语义信息，提升情感分析准确度。 基于训练好的语言模型（使用gensim的word2vec API），我编写了一个情感分类模型，该模型包含一个循环神经网络（LSTM）和一个多层感知器（MLP）。首先，将句子中的每个单词对应的词向量输入到循环神经网络中，以获取句子的向量表示。然后，将句向量作为多层感知器的输入，并输出二元分类预测结果。同时进行损失计算和反向传播训练，这里使用的损失函数是交叉熵损失。
     
  • 使用 PyTorch-Transformers 的 BERT 中文文本分类代码实现
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    这段简介描述了一个基于PyTorch-Transformers库进行BERT模型中文文本分类的具体代码实现。通过该实现，可以高效地处理和分析中文文本数据，适用于多种自然语言处理任务。 基于 pytorch-transformers 实现的 BERT 中文文本分类代码使用了 THUCNews 数据集中的20万条新闻标题进行训练、验证和测试。这20万条数据涵盖了10个类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏和娱乐，每个类别的数量为2万条。 这些数据被分为三部分： - 训练集包含18万新闻标题，每种类别有18,000条； - 验证集包括1万个新闻标题，每种类别含1,000条； - 测试集也由同样数量的1万个新闻标题组成，每个类别的数据量为1,000。
     
  • 使用 PyTorch 进行文本分类实现
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    本项目采用PyTorch框架实现文本分类任务，通过深度学习模型对大量文本数据进行训练，以达到准确分类的目的。 文本分类的标准代码使用Pytorch实现的数据集包括IMDB、SST和Trec。模型方面则涵盖了FastText、BasicCNN（KimCNN, MultiLayerCNN, Multi-perspective CNN）、InceptionCNN、LSTM（BILSTM, StackLSTM）、带注意力机制的LSTM（Self Attention / Quantum Attention）、结合了CNN与RNN的混合模型（RCNN, C-LSTM），以及Transformer和Attention is all you need等。此外还有ConS2S、Capsule及量子启发式神经网络等多种模型。
     
  • 使用ELMo词向量的textCNN中文文本分类Python代码
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    这段Python代码实现了基于ELMo词向量和textCNN模型进行中文文本分类。通过深度学习技术有效提升分类准确性，适用于各类自然语言处理任务。 基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类Python代码使用了哈工大HIT-SCIR/ELMoForManyLangs版本的ELMo，并且该文本分类代码是基于Keras实现的，包含数据、模型及完整代码。