使用PyTorch进行文本情感分析的LSTM模型

最新推荐文章于 2025-11-24 23:34:07 发布

CqpFsharp

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文章标签： pytorch lstm 人工智能机器学习-深度学习

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本文介绍了如何使用PyTorch和LSTM模型进行文本情感分析。通过数据预处理，构建词汇表，加载词向量，定义单层LSTM模型，设置损失函数和优化器，实现模型训练和评估的过程。

文本情感分析是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在确定给定文本的情感极性，例如正面、负面或中性。在本文中，我们将使用PyTorch和LSTM（长短期记忆）模型来实现文本情感分析。

首先，让我们导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.legacy import data
from torchtext.legacy import datasets

接下来，我们需要进行数据预处理

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PyTorch实战——基于LSTM的情感分析模型

盼小辉丶的博客

09-15

5355

本文介绍了使用双向长短期记忆网络 (LSTM) 进行情感分析任务的实现方法。相较于基础循环神经网络 (RNN)，LSTM 通过门控机制缓解长程依赖问题，并采用 Dropout 减轻过拟合。本节使用 PyTorch 和 torchtext 处理 IMDb 数据集，构建包含嵌入层、双向 LSTM 层和全连接层的模型，优于传统 RNN，并能有效对用户输入的影评进行正负面情感推断。

基于PyTorch的LSTM模型进行文本情感分析

EbCoder的博客

09-19

372

通过适当的数据预处理和模型训练，我们可以利用这个模型来自动分析文本的情感倾向，从而在许多应用领域中发挥作用，例如社交媒体分析、舆情监测等。情感分析是自然语言处理领域中的一个重要任务，它旨在从文本中推断出其中蕴含的情感和情绪。在本篇文章中，我们将使用PyTorch库来构建一个基于LSTM（长短时记忆网络）的文本情感分析模型。LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变种，它具有记忆单元和门控机制，能够有效地处理序列数据。在情感分析中，我们可以利用LSTM模型来学习文本中的情感表示，并对其进行分类。

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pytorch模型推理之服务化

DongxueB的博客

08-04

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模型推理部署

深入了解PyTorch的模型解释和可解释性方法

AI天才研究院

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756

1.背景介绍在深度学习领域，模型解释和可解释性方法是一种重要的技术，它可以帮助我们更好地理解模型的工作原理，并在实际应用中提高模型的可靠性和准确性。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一系列的模型解释和可解释性方法来帮助研究人员和开发人员更好地理解和优化他们的模型。在本文中，我们将深入了解PyTorch的模型解释和可解释性方法，包括其核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景和工具...

pytorch模型推理部分的实现

Roxannekkk的博客

12-19

2289

如何实现模型推理部分

PyTorch学习（8）-问答系统、文本摘要和大规模预训练语言模型

Jocab_jl的博客

07-08

1354

问答系统 1. SQuAD数据集给定一段文字作为context，给定一个问题question，从context中寻找一段连续的文字(text span)作为问题的答案。网址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ 代码：https://github.com/galsang/BiDAF-pytorch 2. 数据格式 3. 整体流程架构文本摘要所谓摘要，就是对给定的单个或者多个文档进行梗概，即在保证能够反映原文档的重要内容的情况下，尽可能地保持简

基于pytorch使用LSTM进行文本情感分析

weixin_43729592的博客

03-01

581

定义了基于 LSTM 的文本分类模型，包括嵌入层、LSTM 层、全连接层和激活函数，适用于二分类任务。

使用pytorch搭建LSTM进行文本情感分析

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02-05

744

网上的文本分类的代码很多都使用torchtext，代码陈旧不说，还有一堆兼容性问题。因此，本文将会使用hugging face的datasets库和spacy库处理数据，避免兼容性问题，进而搭建一个LSTM模型对imdb数据集进行文本情感分类

PyTorch实战：BI-LSTM模型的情感分析详解

lazycatlove的博客

06-24

1399

此次是基于pytorch框架简单地实现了bi-lstm模型进行文本分类，采用sigmoid函数的输出作为情感值是很不合理的，应该叫倾向值，或者不看该数据也是可以的，只关心正负向就行。后续将继续学习使用预训练词向量进行训练。自己也是个小白，还得继续学习。

PyTorch文本情感分析：LSTM实现IMDB影评分类

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PyTorch文本情感分析：LSTM实现IMDB影评分类在当今的信息时代，社交媒体和在线平台上的文本数据呈爆炸性增长，其中包含了丰富的情感和观点信息。有效地分析这些文本中的情绪倾向对于品牌管理、市场分析、公共意见...

pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式

09-18

在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch框架结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）对文本数据进行分类。文本分类是一个广泛应用的自然语言处理（NLP）任务，它的目的是将文本数据分配到一个或多个类别中。 ...

PyTorch 的维度变形一站式入门

a503244552的博客

11-23

1142

PyTorch维度操作指南摘要本文系统介绍了PyTorch中的5类维度操作：1)形状变换(reshape/view/squeeze/unsqueeze)改变张量形状但不改变数据；2)广播扩展(expand/expand_as)实现内存高效的维度扩展；3)维度重排(transpose/permute)用于交换维度顺序，是多头注意力的核心操作；4)拼接复制(cat/stack/repeat)实现张量连接与复制；5)高级操作(flatten/unflatten)用于维度展平与重建。

PyTorch

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11-24

636

PyTorch是由Meta开源的深度学习框架，支持动态计算图、张量计算和自动求导，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。它提供CPU和GPU版本，后者计算性能显著提升。PyTorch支持分布式训练，包括数据并行和模型并行，使用DDP等技术实现高效同步。安装时需注意CUDA版本匹配，可通过官网获取安装命令。PyTorch灵活高效，适合研究和开发各类深度学习模型。

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【代码】大模型之-层归一化RMSNorm的实现。

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记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌

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摘要：这份6-12个月的PyTorch学习计划针对具有10年中间件经验的架构师设计，分为四个阶段：基础概念（1-2个月）、模型构建（2-3个月）、高级部署（2-3个月）和项目实战（2-4个月）。计划强调将中间件技能（如分布式系统、性能优化）迁移到深度学习领域，重点学习分布式训练、模型部署和高并发处理。推荐结合官方文档、在线课程和实践项目，并注重将中间件经验应用于数据管道优化、系统稳定性设计等方面。计划建议保持实践优先，持续关注PyTorch最新发展。（149字）

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摘要：梯度累计通过多次前向-反向传播将小batch梯度累加，模拟大batch训练效果。数学上可行是因为总梯度等于各batch梯度之和（∂L/∂w=∑∂Li/∂w）。PyTorch的backward()会自动累加梯度到.grad属性，需手动zero_grad清除。流程是：累计N次梯度后执行一次optimizer.step()更新参数。本质是利用梯度可加性，将多个小batch的梯度汇总后统一更新，解决显存不足时batch_size过小的问题。（149字）

自己动手写深度学习框架（pytorch转ncnn）

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【声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。联系信箱：feixiaoxing @163.com】 pytorch本身是我们进行ai训练的一个框架，但是训练得到的model最终是要部署到嵌入式板子上面的。这中间就有两种办法，一种是pytorch直接生成onnx文件，然后用ncnn自带的onnx2ncnn将onnx转成我们想要的文件。另外一种方法，就是先生成pt文件，接着用pnnx工具把pt生成我们想要的ncnn文件。

PyTorch 分布式训练底层原理与 DDP 实战指南

deephub

11-20

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深度学习模型规模激增，如Llama 3.1达4050亿参数，单卡训练需数百年。并行计算通过多GPU协同解决此问题。本文详解PyTorch的分布式数据并行（DDP），涵盖原理、通信机制与代码实战，助你高效实现多卡训练。