15、基于逻辑回归构建情感分类器

基于逻辑回归构建情感分类器

在自然语言处理中，情感分类是一项重要的任务，它可以帮助我们理解文本中的情感倾向，如积极或消极。本文将详细介绍如何使用逻辑回归构建一个情感分类器，并对其进行训练、预测和评估。

1. 模型训练设置

首先，我们要使用 TensorFlow 来设置逻辑回归分类器。以下是具体的步骤：
- 设置超参数 ：初始学习率设为 0.1，训练轮数为 2000 轮。同时，我们会采用早停策略，即当损失函数和模型响应成本稳定时，提前停止训练，避免不必要的计算。
- 定义 Sigmoid 函数 ：该函数能确保在应用成本函数后，反向传播过程中的梯度步骤平滑，且输出值在 0 到 1 之间波动。
- 创建占位符 ：为要学习的 Y 值（情感标签）和 X 输入（5000×25000 维的特征向量）创建 TensorFlow 占位符。这里使用 Python 字典存储每个词袋向量，索引从 X0 到 X4999。
- 定义成本函数和优化器 ：使用凸交叉熵损失函数作为成本函数，并采用梯度下降作为优化器。

以下是设置模型的完整代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

learning_rate = 0.1
training_epochs = 2000

def sigmoid(x):
    return 1. / (1. + np.exp(-x))

Y = tf.placeh