Sentiment Analysis with Deep Learning and PyTorch in Py

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

深度学习(Deep Learning)技术一直是计算机视觉、自然语言处理、生物信息等领域最热门的研究方向之一。近年来，深度学习技术在文本分析、图像分类、模式识别、推荐系统等多种领域取得了重大突破，并广泛应用于工业界、科技界、政务部门、金融服务等各个行业。其应用包括自动驾驶、情感分析、垃圾邮件过滤、聊天机器人、智能客服等多个领域。 本文将介绍如何使用Python进行深度学习中的一种经典任务——情感分析（Sentiment Analysis）。本文基于PyTorch框架，主要涵盖以下几个方面：

• 数据集加载与预处理
• 特征提取
• 模型搭建
• 模型训练
• 模型评估与测试
• 可视化分析 通过本文的实践案例，读者可以体验到利用PyTorch搭建深度神经网络模型，对文本数据进行情感分析。

  2.相关背景知识

  2.1 情感分析的定义及其意义

  情感分析（英语：sentiment analysis），也称之为意见性分析、观点性分析或倾向性分析，是指对表达的主观看法或态度进行分析、归纳和概括的过程。它是文本挖掘的一个重要分支，旨在发现并描述出论坛、电影评论、市场营销材料、媒体舆论等不同渠道的用户对特定主题或产品、品牌、政治事件、社会事件等的态度和观点。情感分析可用于广告 targeting、客户满意