对话系统评价指标Embedding Average python代码实现

最新推荐文章于 2025-04-13 22:42:07 发布
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分类专栏： 自然语言处理 算法 Python 基础 文章标签： python 自然语言处理 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33772192/article/details/88943393
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本文介绍了如何使用Python实现对话系统的Embedding Average评价指标，该方法通过计算句子中每个词向量的平均值来获取句子的特征向量。接着，利用余弦相似度来衡量两个句子的相似性。文章提供了从GloVe官网下载预训练词向量的步骤，并给出了具体的Python代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Embedding Average  向量均值法是通过句子中的词向量计算一个句子特征向量的方法，通过对句子中每一个词的向量求均值来计算句子的向量。这种方法在除对话系统之外的很多NLP领域内都应用过(例如计算文本相似度的任务)，公式中表示句子r中所有词组的词向量均值:

                                                            

对比r与

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对话系统评价指标
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此文为自己的一个所读到的一个汇总，大量参考了附录中的内容，先向前辈们致敬。 目录 对话系统评价指标... 1 词重叠评价指标... 1 BLUE. 2 ROUGE. 2 METEOR. 3 词向量评价指标：... 4 Greedy Matching. 4 Embedding Average. 4 Vector Extrema. 4 perplexity困惑度... 5 人工...
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文章目录 前言 基于词重叠率的方法 机器翻译 & 摘要 常用指标 BLEU ROUGE NIST METEOR TER data to text 常用指标 relation generation (RG) content selection (CS) content ordering (CO) 如何实现上述的评价指标 Coverage Distinct image caption 常用指标 CIDEr 好处 SPIC
语音质量指标Python（PESQ、STOI、SegSNR、LLR、WSS、CD、LSD、CSIG、CBAK、COVL）
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用pytorch写一个基于机器学习的对话情绪识别系统，对英文进行分析，代码多一点，数据集分文本和情绪两种，情绪中分neutral，negative，positive，数据集是个csv文件。torch用的1.12.0,torchtext用的0.13.0,CSV 文件包含两列：一列为文本 (Comment)，另一列为标签 (Sentiment)。
03-25
<think>好的，用户的问题是关于使用PyTorch 1.12.0和torchtext 0.13.0构建一个英文情绪识别系统，需要示例代码，数据集是包含文本和情绪标签（neutral、negative、positive）的CSV文件。首先，我需要回忆PyTorch和torchtext的版本兼容性，因为用户提到了特定版本。根据引用[1]，之前的例子中torchtext 0.9.1对应PyTorch的某个版本，但用户现在使用的是更高版本，可能需要检查是否有兼容性问题。不过，PyTorch 1.12和torchtext 0.13应该是兼容的，因为它们通常是同步发布的。 接下来，用户的需求是构建一个情绪识别系统。参考引用[2]和[3]，这两个都是关于图像识别的，但可以借鉴模型训练和数据处理的结构。虽然用户的问题是关于文本处理的，但数据预处理、模型构建和训练循环的步骤是相似的。需要将文本转换为数值表示，这里可能需要使用torchtext中的Field或新的API，比如torchtext.data.utils中的工具。 然后，数据集是CSV格式，包含文本和三个类别标签。需要指导用户如何加载和预处理这些数据。在torchtext 0.13中，可能使用Dataset和DataLoader来处理，但需要注意版本变化带来的API差异。例如，旧版本可能使用Field类，而新版本可能推荐使用其他方法，比如使用build_vocab_from_iterator。 模型方面，应该选择一个适合文本分类的模型，比如使用嵌入层和LSTM或者Transformer。考虑到用户可能希望一个简单的示例，可能先从基础的RNN或简单的神经网络开始。同时，需要处理文本的分词、构建词汇表，并将其转换为张量。 还需要注意代码的兼容性，确保示例代码中的函数和类与PyTorch 1.12和torchtext 0.13兼容。例如，检查是否有废弃的模块或函数，比如是否应该使用Dataset和DataLoader而不是旧的数据处理方式。 最后，用户可能需要示例代码的结构，包括数据加载、预处理、模型定义、训练循环和评估。需要确保代码正确使用指定的版本，并处理可能的错误，比如标签编码、数据划分（训练集、验证集）以及批处理。 总结步骤：数据加载与处理（使用CSV，分词，构建词汇表），模型构建（嵌入层、LSTM、全连接层），训练过程（损失函数、优化器），评估。同时，需要提醒用户安装正确的依赖版本，并可能调整超参数。</think>### 使用PyTorch和torchtext构建英文情绪识别系统的示例代码 以下是基于PyTorch 1.12.0和torchtext 0.13.0的代码实现，适用于包含`Comment`（文本）和`Sentiment`（neutral、negative、positive）的CSV数据集。 --- #### 1. 环境安装 ```bash pip install torch==1.12.0 torchtext==0.13.0 pandas ``` --- #### 2. 数据预处理与加载 假设数据集格式如下： ```csv Comment,Sentiment "Great service!",positive "This product is terrible.",negative "Average experience.",neutral ``` **代码实现**： ```python import torch from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import pandas as pd # 定义字段处理 tokenizer = get_tokenizer("basic_english") class SentimentDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file): self.df = pd.read_csv(csv_file) self.labels = {"neutral":0, "negative":1, "positive":2} # 构建词汇表 def yield_tokens(): for text in self.df["Comment"]: yield tokenizer(text) self.vocab = build_vocab_from_iterator(yield_tokens(), specials=["<unk>"]) self.vocab.set_default_index(self.vocab["<unk>"]) def __len__(self): return len(self.df) def __getitem__(self, idx): text = self.df.iloc[idx]["Comment"] label = self.labels[self.df.iloc[idx]["Sentiment"]] tokenized_text = tokenizer(text) numericalized_text = [self.vocab[token] for token in tokenized_text] return torch.tensor(numericalized_text), torch.tensor(label) ``` --- #### 3. 模型定义（使用LSTM） ```python import torch.nn as nn class SentimentClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, output_dim): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, text): embedded = self.embedding(text) lstm_out, (hidden, cell) = self.lstm(embedded) return self.fc(hidden.squeeze(0)) ``` --- #### 4. 训练流程 ```python from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence def collate_batch(batch): texts, labels = zip(*batch) texts_padded = pad_sequence(texts, batch_first=True, padding_value=0) return texts_padded, torch.stack(labels) # 参数设置 BATCH_SIZE = 8 EMBED_DIM = 100 HIDDEN_DIM = 64 OUTPUT_DIM = 3 # neutral/negative/positive # 数据加载 dataset = SentimentDataset("comments.csv") train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=BATCH_SIZE, collate_fn=collate_batch) # 初始化模型 model = SentimentClassifier(len(dataset.vocab), EMBED_DIM, HIDDEN_DIM, OUTPUT_DIM) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 训练循环 for epoch in range(10): for texts, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() predictions = model(texts) loss = criterion(predictions, labels) loss.backward() optimizer.step() print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item():.4f}") ``` --- #### 5. 预测示例 ```python def predict_sentiment(text): tokenized = tokenizer(text) numericalized = [dataset.vocab[token] for token in tokenized] tensor = torch.LongTensor(numericalized).unsqueeze(0) prediction = model(tensor).argmax(1).item() return list(dataset.labels.keys())[list(dataset.labels.values()).index(prediction)] print(predict_sentiment("I love this!")) # 输出: positive ``` --- ###
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