基于PyTorch+HAN实现中文情感分类任务

最新推荐文章于 2025-11-23 23:46:43 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bug_code702/article/details/133330881
本文介绍了如何使用PyTorch和Hierarchical Attention Network（HAN）进行中文情感分类。HAN通过单词级和句子级的注意力机制处理文本数据。首先准备如THUCNews的情感分类数据集，然后构建HAN模型，包括嵌入层、句子编码器和文档编码器。模型训练使用交叉熵损失和Adam优化器，评估指标为准确率。

在自然语言处理领域，情感分类是一个重要的任务，它旨在将文本分为积极、消极或中性等情感类别。本文将介绍如何使用PyTorch和层次注意力网络（Hierarchical Attention Network，HAN）来实现中文情感分类任务。

HAN是一种能够处理层次结构文本数据的神经网络模型。它通过两级注意力机制，即单词级别的注意力和句子级别的注意力，从而可以从整体上理解文本的情感。

首先，我们需要准备数据集。可以使用公开可用的中文情感分类数据集，例如THUCNews情感分类数据集。该数据集包含多个类别的新闻文本，每个文本都有对应的情感类别标签。你可以根据需要进行预处理，例如分词、去除停用词和标点符号等。

接下来，我们开始构建HAN模型。首先导入所需的库：

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

然后定义HAN模型的主体结构。HAN由嵌

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