本系列文章包含:
- 基于 NLP 的电影评论情感分析模型比较
- 情感分析(一):基于 NLTK 的 Naive Bayes 实现
- 情感分析(二):基于 scikit-learn 的 Naive Bayes 实现
- 情感分析(三):基于 Word2Vec 的 LSTM 实现
- 情感分析(四):基于 Tokenizer 和 Word2Vec 的 CNN 实现
- 情感分析(五):基于 BERT 实现
情感分析(三):基于 Word2Vec 的 LSTM 实现
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1.数据准备
import sys
sys.path.append("..") # Adds higher directory to python modules path.
from NLPmoviereviews.data import load_data
load_data 函数有一个 percentage_of_sentences 参数。如
本文聚焦于情感分析,通过Word2Vec预训练嵌入结合LSTM构建模型。首先介绍数据准备和基线模型,然后详细讲解Word2Vec的运用,接着构建并解释LSTM模型,最后展示预测与训练曲线。文章包含完整的代码实现,并给出了LSTM防止过拟合的策略。
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