深入浅出：RNN文本分类模型实战攻略

最新推荐文章于 2025-09-19 01:32:52 发布

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#rnn #分类 #人工智能

本文介绍了如何使用RNN（循环神经网络）构建文本分类模型，包括模型概述、具体构建步骤（定义模型类、模型前向传播）和总结。重点讲解了如何利用词嵌入和LSTM处理文本序列，以及模型的训练与应用流程。

一、RNN文本分类模型概述

RNN文本分类模型是一种使用循环神经网络（RNN）进行文本分类的模型。RNN是一种递归神经网络，能够处理序列数据，如文本。在文本分类任务中，RNN模型可以将文本序列转换为连续的向量表示，并使用这些向量进行分类。它可以用于各种文本分类任务，如情感分析、主题分类、垃圾邮件检测等。它的优点是可以处理变长序列，捕捉序列中的长期依赖关系和上下文信息。然而，它的缺点是训练过程可能较慢，并且需要对数据进行正确的预处理和特征工程。

二、RNN文本分类模型具体构建

1、定义模型类

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, embedding_pretrained,n_vocab,embed,num_classes):
        super(Model, self).__init__()
        if embedding_pretrained is not None:# 4761 pad  告诉模型，4761
            self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(embedding_pretrained, padding_idx = n_vocab-1, freeze=False)#如果使用预训练好的embedding使用本行
        else:
            self.embedding = nn.Embedding(n_vocab, embed, padding_idx = n_vocab - 1)#如果新训练embedding使用本行
        #padding_idx默认为None，如果指定，则padding_idx对应的参数PAD不会对梯度产生影响，因此在padding_idx处词嵌入向量在训练过程中不会被更新。
        self.lstm = nn.LSTM(embed, 128, 3, bidirectional=True, b