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本文讲介绍如何利用Transformer库来快速搭建一个情感分析模型，同时也将利用BeautifulSoup从Yelp中获取评论，以便能够更大规模地计算情绪。1. 导入依赖库没有的话请提前安装，安装若有问题可以留言。from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassificationimport torchimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport re

该文档为datawhale情感分析组队学习的笔记Github地址：team-learning-nlp/Emotional_Analysis at master · datawhalechina/team-learning-nlp (github.com)本文使用 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 论文中的 BERT模型。我们将固定（而不训练）transformer，只训练从

该文档为datawhale情感分析组队学习的笔记Github地址：team-learning-nlp/Emotional_Analysis at master · datawhalechina/team-learning-nlp (github.com)本文主要是使用了新的数据集（TREC）该数据集为问答数据集，答案分为六个类别使用了前文的textcnn模型主要区别只在准确率的计算设置字段并加载数据集与之前的区别第一，我们不需要在 LABEL 字段中设置 dtype。在处理多类问题

该文档为datawhale情感分析组队学习的笔记Github地址：team-learning-nlp/Emotional_Analysis at master · datawhalechina/team-learning-nlp (github.com)本文实现 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中的模型。（TextCNN）1. 数据预处理import torchfrom torchtext.legacy impo

该文档为datawhale情感分析组队学习的笔记Github地址：team-learning-nlp/Emotional_Analysis at master · datawhalechina/team-learning-nlp (github.com)本文实现论文 Bag of Tricks for Efficient Text Classification中的模型（fasttext）该模型与改进后的RNN有相当的性能，但训练速度要快得多1. 数据预处理1.1 n-gramsFastTe

该文档为datawhale情感分析组队学习的笔记Github地址：team-learning-nlp/Emotional_Analysis at master · datawhalechina/team-learning-nlp (github.com)本文为情感分析baseline的改进优化涉及到如何使用压缩填充序列、加载和使用预训练词向量、采用不同的优化器、选择不同的RNN体系结构（包括双向RNN、多层RNN）和正则化。1. 准备数据在准备数据的时候需要注意到，由于 RNN 只能处理序列

该文档为datawhale情感分析组队学习的笔记Github地址：team-learning-nlp/Emotional_Analysis at master · datawhalechina/team-learning-nlp (github.com)这部分用pytorch和torchtext构造一个简单的机器学习模型来预测句子的情绪（即句子表达的情绪是正面还是负面）使用的数据集：IMDB该baseline使用RNNRNN由于循环神经网络（RNN） 通常在序列模型上表现良好，所以在第一节中

该文档为datawhale情感分析组队学习的笔记Github地址：team-learning-nlp/Emotional_Analysis at master · datawhalechina/team-learning-nlp (github.com)学习内容本次组队学习主要从一下几个方面进行学习：利用RNN进行情感二分类利用RNN的各种变体，如LSTM, BiLSTM等进行情感二分类利用更快的模型FastText进行情感二分类利用CNN进行情感二分类情感多分类利用BERT进行情感分类