使用PyTorch和TextCNN实现英文长文本诗歌文本分类

介绍
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要方向，而文本分类是其中的一项核心任务。本文将使用PyTorch和TextCNN算法来实现英文长文本诗歌的分类。通过这个示例，我们可以学习如何构建一个简单但有效的文本分类模型，并在具体的应用场景中进行训练和预测。

数据集
在开始之前，我们需要准备一个合适的数据集。对于英文长文本诗歌分类，我们可以收集一些包含多个诗歌的文本文件作为训练和测试数据。确保每个文本文件都包含一个诗歌，并且诗歌与诗歌之间使用空行分隔。

数据预处理
在进行模型训练之前，我们需要对数据进行预处理。首先，我们需要将文本文件加载到内存中，并将每个诗歌作为一个样本。然后，我们需要将每个样本转换为数字表示，这可以通过将词汇表中的每个词语映射到一个唯一的整数来实现。此外，我们还需要将每个样本的长度统一为固定值，以便于模型输入。

import os
import torch
from torchtext.data import Field