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PyTorch 中 LSTM 在文本情感分类与 NER 任务中的输出差异分析

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简介：
本文探讨了在使用PyTorch框架进行LSTM模型训练时，针对文本情感分类和命名实体识别(NER)两类任务中输出结果的差异，并对其进行深入分析。 文本情感分类采用LSTM的最后一层输出。例如，在双层的LSTM结构中，可以将正向传播的最后一层输出与反向传播的最后一层输出进行拼接。 在代码实现上： ```python def forward(self, input): # 将输入通过嵌入层转换为词向量表示 input_embeded = self.embedding(input) #[batch_size, seq_len, 200] # 使用LSTM处理嵌入后的序列数据，并获取最后一层的输出和隐藏状态 output,(h_n,c_n) = self.lstm(input_embeded) # 获取正向传播的最后一层隐含状态（最后一个时间步） out_forward = h_n[-1] #[batch_size, hidden_dim] # 获取反向传播的最后一层隐含状态（第一个时间步） out_backward = h_n[-2] #[batch_size, hidden_dim] # 将正向和反向的输出进行拼接 out = torch.cat((out_forward,out_backward),1) ```

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  • PyTorch 中 LSTM 在文本情感分类与 NER 任务中的输出差异分析
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    本文探讨了在使用PyTorch框架进行LSTM模型训练时，针对文本情感分类和命名实体识别(NER)两类任务中输出结果的差异，并对其进行深入分析。 文本情感分类采用LSTM的最后一层输出。例如，在双层的LSTM结构中，可以将正向传播的最后一层输出与反向传播的最后一层输出进行拼接。 在代码实现上： ```python def forward(self, input): # 将输入通过嵌入层转换为词向量表示 input_embeded = self.embedding(input) #[batch_size, seq_len, 200] # 使用LSTM处理嵌入后的序列数据，并获取最后一层的输出和隐藏状态 output,(h_n,c_n) = self.lstm(input_embeded) # 获取正向传播的最后一层隐含状态（最后一个时间步） out_forward = h_n[-1] #[batch_size, hidden_dim] # 获取反向传播的最后一层隐含状态（第一个时间步） out_backward = h_n[-2] #[batch_size, hidden_dim] # 将正向和反向的输出进行拼接 out = torch.cat((out_forward,out_backward),1) ```
     
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