使用CharCNN进行中文情感分类任务

KdpdCode

于 2023-09-19 12:47:52 发布

阅读量139

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：分类数据挖掘人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KdpdCode/article/details/133023624

123 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文阐述了如何使用CharCNN模型实现中文情感分类任务，包括数据集准备、文本预处理、模型构建、训练和评估。CharCNN因其对中文文本的鲁棒性和泛化能力而被选用，通过调整超参数等手段可优化模型性能。

情感分类是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在将文本根据情感倾向性分类为积极、消极或中性等不同的情感类别。本文将介绍如何使用CharCNN模型来实现中文情感分类任务。

CharCNN模型是一种基于字符级别的卷积神经网络，它能够有效地捕捉文本中的局部特征和语义信息。相比于基于词级别的模型，CharCNN模型在处理中文文本时具有更好的鲁棒性和泛化能力。

首先，我们需要准备数据集。可以使用已标注好情感类别的中文文本数据集，其中每个样本包含一段文本和对应的情感类别。可以使用pandas库来读取和处理数据集。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据集的前几行
print(da

了解本专栏