9、基于torchtext的文本分类与数据增强实践

seed

于 2025-11-15 15:36:19 发布

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分类专栏： PyTorch实战：从入门到部署文章标签： torchtext 文本分类数据增强

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基于torchtext的文本分类与数据增强实践

在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一个重要的任务，而torchtext为我们提供了强大的工具来处理和准备文本数据。本文将详细介绍如何使用torchtext构建文本分类数据集、创建模型、更新训练循环，以及如何进行数据增强。

数据预处理

在开始构建数据集之前，我们需要对原始数据进行预处理。训练数据集中没有中性值，我们可以将问题表述为0和1之间的二元选择，但为了保留未来可能出现中性推文的可能性，我们还是按照原计划进行处理。

以下是具体的预处理步骤：
1. 编码类别 ：将标签列转换为类别类型，并将类别编码为数值信息。

tweetsDF["sentiment_cat"] = tweetsDF[0].astype('category')
tweetsDF["sentiment"] = tweetsDF["sentiment_cat"].cat.codes

保存修改后的CSV文件 ：将修改后的数据集保存到磁盘。

tweetsDF.to_csv("train-processed.csv", header=None, index=None)

保存小样本数据集 ：为了方便测试，保存一个包含10000条推文的小

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