使用PyTorch和TextCNN进行英文长文本诗歌分类

在这篇文章中，我们将使用PyTorch和TextCNN模型来实现英文长文本诗歌的分类。TextCNN是一种经典的卷积神经网络模型，常用于文本分类任务。我们将使用PyTorch作为我们的深度学习框架，并使用TextCNN模型对输入的诗歌进行分类。

首先，我们需要准备我们的数据集。我们将使用一个包含不同类别的诗歌文本的数据集。每个样本都是一个长文本的诗歌，而每个诗歌都属于一个预定义的类别。我们需要将数据集划分为训练集和测试集，以便在训练模型后评估其性能。

接下来，我们将使用PyTorch来定义我们的TextCNN模型。TextCNN模型由卷积层和池化层组成，用于提取输入文本的特征。我们将使用多个不同大小的卷积核来捕捉不同长度的特征。然后，我们将使用池化操作来减小特征的维度，并将其作为输入传递给全连接层进行分类。

下面是使用PyTorch定义TextCNN模型的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional