基于LSTM的文本分类任务-学习笔记

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。

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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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