《文本情感分析实战》

机器学习《文本情感分析》（一）准备工作

本文将从零开始，详细讲解如何使用循环神经网络（GRU）实现文本情感分类。我们将基于 PyTorch 从头构建一个模型，并应用于情感分析任务。内容涵盖数据预处理、构建词汇表、分词器、模型搭建与训练，最终完成情感分类性能的评...

机器学习《文本情感分析》（二）工作过程

1. 基本流程 2. 组件介绍 在基本流程中：

机器学习《文本情感分析》（三）核心算法

机器学习《文本情感分析》（四）数据处理

1. 准备数据 该代码用于微博情感分析数据的预处理。主要流程包括： 创建 01-准备数据.py 文件并添加如下代码： 2. 构建词典 该代码用于构建文本词汇表。主要流程包括： 创建 02-构...

机器学习《文本情感分析》（五）模型搭建

该代码实现了一个基于 RNN 的情感分析模型。主要功能包括： 注意：下面代码中 nn.RNN 可以直接替换为 nn.GRU、nn.LSTM，更容易训练。 创建 estimator.py 文件并添加如下代码：

机器学习《文本情感分析》（六）训练评估

1. 模型训练 该代码实现了RNN 训练情感分析模型，主要功能包括： 创建 03-模型训练.py 文件并添加如下代码： 图片展示 20 个 epoch 的在训练集上的总损失变化曲线。随着训练的进行，整...