基于LSTM和TextCNN的文本情感分析

最新推荐文章于 2024-11-18 17:35:07 发布
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Pipeline
读取评论数据和情感标签
预处理文本数据
创建数据迭代器
建立神经网络模型
加载预训练词向量
训练模型
模型评价

LSTM

在这里插入图片描述
对于给定序列{ X1,X2,...,XT}\{ \boldsymbol X_1,\boldsymbol X_2,...,\boldsymbol X_T\}{ X1​,X2​,...,XT​}，其中，Xt∈Rn×d\boldsymbol X_t \in R^{n \times d}Xt​∈Rn×d为时间步ttt的输入，nnn为批量大小，dd

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情感分析系列（三）——使用TextCNN进行情感分析
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10-30 2495
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基于CNN实现冠状病毒推文NLP文本分类
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关于数据集对数据进行文本分类。这些推文是从Twitter中提取的，然后进行了人工标记。名字和用户名已经被赋予了代码，以避免任何隐私问题。LocationTweet AtLabel嵌入层：负责将我们的词形成连续型嵌入向量，用一个连续型向量来表示一个词卷积层：利用卷积提取语义信息池化层：将数据进行池化，降低模型复杂度输出层：将卷积输出的数据进行拼接，然后送入到输出层进行分类。
中文文本情感分类（基于LSTM和textCNN）
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06-09 7345
中文新闻数据集 负面文本： 正面文本： 以上文本都是用爬虫从网络上爬取的，由人工进行分类，为了将数据喂进神经网络模型，需要先对文本进行预处理，预处理包括去除标点符号，停用词过滤和分词等，这里就不放预处理代码了，处理完的数据如下： 使用循环神经网络（LSTM） 我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。 首先导入所需的包或模块。 import collections import os import random import ti
深度学习（自然语言处理）RNN、LSTM、TextCNN
忆_恒心的博客
09-26 2166
RNN 与DNN.CNN不同，它能处理序列问题，常见的序列问题：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字，一条句子等等。 这些序列长短不一，又比较难拆分成一个个独立的样本来训练 RNN就是假设我们的样本是基于序列的。 比如这么一个例子： ”我” “吃” “苹果“ 词性与前个词语有很大的关系所以RNN可以解决 BPTT（back-propagation through time）算法是常用的训练RNN的方法，其实本质还是BP算法，只不过RNN处理时间序列数据，所以要基于时间反向传播，故叫随时间反向传.
【Python文本数据系列】使用TextCNN模型进行文本情感分析（案例+源码）
数据杂坛
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Python-基于tensorflow实现的用textcnn方法做情感分析的项目
08-11
基于tensorflow 实现的用textcnn方法做情感分析的项目，有数据，可以直接跑
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深度学习作业-基于LSTM和TextCNN-pytorch框架python实现情感分析完整源码+代码注释.zip
12-14
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word2vec/fastText+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention情感分类
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主要功能：数据清洗、文本特征提取(word2vec / fastText)、建立模型（BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention） 注：资源内包含所有第三方模块的对应版本 博客链接：...
基于 LSTM+Attention 与 TextCNN+Attention 的情感分析研究
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08-12
随着模型结构的创新，基于长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的变体，结合注意力机制（Attention），已成为提升情感分析性能的关键技术。 首先，LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门控...
机器学习&&深度学习——NLP实战（情感分析模型——textCNN实现）
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pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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目录 1 TextCNN 1.1嵌入层(embedding layer) 1.2 ConvolutionLayer 1.3 Pooling Layer 1.3.1 One-Max Pooling 1.3.2 Average Pooling 1.3.3 K-Max Pooling 1.3.4 Dynamic Pooling之Chunk-MaxPooling 2 TextRNN ...
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[深度学习-实战篇]情感分析之卷积神经网络-TextCNN,包含代码
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微博情感分析：Attention-LSTM与TextCNN的对比研究
研究通过对比实验表明，Attention-LSTM模型在文本情感分析任务中通常具有更好的性能，这可能是因为它更擅长捕捉文本数据中复杂的时间序列特征和上下文信息。 3. 微博上疫情下的情感态度分析 在完成了模型的训练和...
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