项目概述

这是一个基于PyTorch框架的情感分析实战项目，通过自然语言处理技术对文本进行情感分类。我们将使用经典的IMDB电影评论数据集，构建一个简单的LSTM网络来判断文本是积极还是消极情感。

实现步骤

  1. 数据预处理

    • 加载并清洗数据集
    • 构建词汇表与词嵌入矩阵
    • 将文本转换为张量格式
    数据预处理

  2. 模型构建

    • 定义LSTM网络结构
    • 添加全连接层进行分类
    • 损失函数选择与优化器配置
    模型架构

  3. 训练与评估

    • 设置训练循环与批次处理
    • 监控训练过程中的准确率变化
    • 使用测试集验证模型性能
    训练过程

扩展学习

如需深入了解PyTorch的其他应用，可参考：
/[pytorch_tutorial] PyTorch基础教程（含张量操作与自动梯度）

代码示例

import torch
from torchtext import data

TEXT = data.Field(tokenize='spacy', tokenizer_language='en', include_lengths=True)
LABEL = data.LabelField(dtype=torch.float)

train_data, test_data = data.TabularDataset.splits(
    path='data', train='train.csv', test='test.csv', format='csv', fields=[('text', TEXT), ('label', LABEL)])

💡 小贴士：在情感分析中，预处理阶段的分词与向量化对模型性能有显著影响，建议尝试不同的预处理方法以优化结果。