基于LSTM的文本分类任务-学习笔记

Ol1ver0413

已于 2024-07-07 16:43:04 修改

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： lstm 分类学习深度学习神经网络

于 2024-07-07 16:34:42 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/OliverFunction/article/details/140247692

项目介绍：

本项目旨在探索和实现一个基于LSTM的文本分类模型。通过构建和训练一个LSTM网络，我们将尝试解决一个具体的文本分类问题，并评估模型的性能。项目将涵盖数据预处理、模型设计、训练、评估以及结果分析等关键步骤，以期达到对LSTM在文本分类任务中应用的深入理解。

本篇博客是对唐宇迪ai的学习笔记。

欢迎大家加群一起讨论，群号：972252910。群二维码在本篇博客最底下。

源码地址：

pytorch_learning/TextClassification at 8278cd78c98509a4782848f1389baa646b008fc4 · Ol1ver0413/pytorch_learning · GitHub

环境介绍：

cuda：12.1

python：3.9.2

torch：2.1.0+cu121

TorchVision version: 0.16.0+cu121

文件介绍：

tain.txt训练集 text.txt测试集 dev.txt验证集

vocab.pkl 语料表 {字：ID}

embedding_SougouNews.npz embedding_Tencent.npz 映射表(embedding表) {ID：向量}，.npz是一个numpy数组文件格式，是.npy的ZIP压缩文件

class.txt 类表表

预训练词嵌入：通过大规模文本语言分析内在的语义信息和上下

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