自然语言处理实战项目3-利用CNN做语义分析任务

已于 2025-05-07 16:37:43 修改
阅读量1.1k 收藏 5
点赞数 2
分类专栏： 自然语言处理实战 文章标签： 深度学习 神经网络 机器学习 自然语言处理 CNN
于 2023-04-14 22:58:41 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42878111/article/details/130163418
版权
本文介绍了使用CNN进行语义分析，特别是情感分类任务。通过数据预处理、模型设计和训练，展示了如何在IMDB电影评论数据集上应用CNN进行情感分类，提取文本特征并进行二元分类。

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

大家好，我是微学AI，今天给大家带来自然语言处理实战项目3-利用CNN做语义分析任务，深度学习在自然语言处理领域中的应用越来越广泛，其中语义分析是其中一个重要的应用。本文将为读者介绍语义分析的任务以及如何用深度学习方法实现该任务。同时，我们也将提供代码示例来帮助读者更好地理解和实践。

目录

一、语义分析任务

二、基于深度学习的情感分类

数据预处理

模型设计

模型训练

三、代码实现

一、语义分析任务

语义分析，又称为情感分析或观点挖掘，是指对文本的情感、观点等主观性信息进行分析和判断的任务。通常情况下，语义分析任务可以分为两类：

情感分类任务：将文本划分为正面、负面或中性三个类别中的一个，也称为极性分类任务。
观点提取任务：从文本中提取出与某一主题相关的观点和意见。
语义分析在社交媒体监控、产品评论分析、品牌声誉管理等领域中具有重要的应用。下面，我们将介绍如何用深度学习方法实现情感分类任务。

传统的情感分析是利用专家系统，规则定义，甚至是人为定义复杂的规则进行情感分析，提炼程度副词、正面词，否定词等信息规则，这样做的弊端是需要穷举大量的规则，对于新的语句适应性

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
自然语言处理实战项目31-基于Word2vec+TextCNN模型做通用的文本分类任务，TextCNN模型代码详解
微学AI的博客
04-15 186
本项目基于Word2Vec和TextCNN技术构建了一个中文文本分类系统，旨在利用词向量对文本进行向量化表示，再结合卷积神经网络提取文本中的局部特征，并最终进行分类。系统适用于情感分析、主题识别等文本分类任务，并提供了训练、评估及预测端完整流程。项目代码结构清晰，通过参数化配置方便调整模型及数据相关设置，使得项目具有较好的灵活性和扩展性。本项目通过结合Word2Vec与TextCNN两种深度学习技术，实现了一个中文文本分类系统。配置文件管理参数；模型定义模块化构建TextCNN网络；
《自然语言处理实战入门》 ---- 【Generative AI重制版】总目录
shiter编写程序的艺术
12-03 5805
随着人工智能的快速发展，自然语言处理和机器学习技术的应用愈加广泛。为使大家对该领域整体概况有一个系统、明晰的认识，同时入门一些工程实践，也借优快云为NLP的学习，开发者们搭建一个交流的平台。我希望能够通过这个专栏《自然语言处理实战入门》和广大NLP爱好者一起学习自然语言处理技术，分享学习资料，打破NLP 技术 的实战应用壁垒。................................................
自然语言处理真实项目实战
weixin_33884611的博客
07-11 2028
前言 本文根据实际项目撰写，由于项目保密要求，源代码将进行一定程度的删减。本文撰写的目的是进行公司培训，请勿以任何形式进行转载。由于是日语项目，用到的分词软件等，在中文任务中需要替换为相应的中文分词软件。例如结巴分词 ： https://github.com/fxsjy/jieba 前提知识和术语解释 如果需要获得更多知识，请自行百度，谷...
自然语言处理真实项目实战（20170830）
cpongo5
08-18 725
前言 本文根据实际项目撰写，由于项目保密要求，源代码将进行一定程度的删减。 本文撰写的目的是进行公司培训，请勿以任何形式进行转载。 由于是日语项目，用到的分词软件等，在中文任务中需要替换为相应的中文分词软件。例如结巴分词 ： https://github.com/fxsjy/jieba 前提知识和术语解释 如果需要获得更多知识，请自行百度，谷歌。中文资料不...
卷积神经网络CNN在自然语言处理中的应用
weixin_30410999的博客
08-25 501
　　卷积神经网络（Convolution Neural Network, CNN）在数字图像处理领域取得了巨大的成功，从而掀起了深度学习在自然语言处理领域（Natural Language Processing, NLP）的狂潮。2015年以来，有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷。尽管其中必定有很多附庸风雅的水文，但是也存在很多经典的应用型文章。笔者在2016年也发表过一篇关于CN...
自然语言处理实战项目
破损的天堂鸟博客
09-17 1114
自然语言处理（NLP）实战项目是帮助开发者和研究人员理解和应用NLP技术的重要途径。这些项目通常涵盖从基础概念到高级应用的多个方面，包括但不限于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。：BERT模型是目前NLP领域最核心的算法模型之一，通过学习Transformer和self-attention等核心知识点，可以搭建自然语言处理通用框架。例如，通过BERT模型可以实现实体抽取识别任务。：文本分类是NLP中的基础任务，通过Python和相关库（如PyTorch）可以实现文本分类功能。
自然语言处理实战——卷积神经网络（CNN）
will_jay1995的博客
03-23 1724
文章目录前言一、卷积神经网络是什么？二、卷积神经网络的细节。1.构建块2.步长3.卷积核的组成4.填充5.学习6.窗口三、卷积神经网络的流程1.准备数据2.向量化数据3.划分训练/测试集合4.设置CNN参数5.填充及截断词条序列6.构建一维CNN7.dropout8.输出9.编译CNN10.优化11.拟合12.训练CNN13.保存模型14.加载模型15.测试样本16.预测1.引入库2.读入数据总结 前言 前文表述过语言的意义隐藏在文字的背后，蕴藏在形成词的特定组合意图和情感中。 在感知机逐渐发展为前馈网络
自然语言处理实战项目26-NLP模型训练中前置应用之分词方法的应用，以及代码实战
微学AI的博客
02-29 337
本文详细介绍了自然语言处理（NLP）模型训练中前置应用之分词方法的应用。文章首先简要概述了NLP的概念和分词在其中的重要性。随后，文章详细介绍了四种主要的分词方法：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于深度学习的分词方法，并给出了每种方法的应用案例。文章进一步分析了分词方法在NLP模型训练中的优势和挑战，并展望了未来分词方法的发展趋势。
从CNN视角看在自然语言处理上的应用
优快云人工智能
10-24 1万+
作者 | 卞书青 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）最早是应用在计算机视觉当中，而如今CNN也早已应用于自然语言处理（Natural Language Processing）的各种任务。本文主要以CMU CS 11-747（Neural Networks for NLP）课程中Convolutional Networks for Text
NLP入门+实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码).pdf
11-24
NLP入门+实战必读，一文可以教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)电子版
Python文本处理nltk基础
weixin_30528371的博客
11-06 293
自然语言处理 -->计算机数据 ，计算机可以处理vector，matrix 向量矩阵。 NLTK 自然语言处理库，自带语料，词性分析，分类，分词等功能。 简单版的wrapper，比如textblob。 import nltk nltk.download() #可以下载语料库等。 #自带的语料库 from nltk.corpus import brown ...
深度学习的实战：自然语言处理
AI智能涌现深度研究
03-26 1034
深度学习的实战：自然语言处理 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能和计算语言学领域的一个重要分支,致力于让计算机理解、解析和生成人类语言。随着深度学习技术的飞速发展,NLP领域掀起
自然语言处理实战项目：从基础到实战
最新发布
萧鼎的博客
09-28 1699
自然语言处理是一个既有挑战又充满机遇的领域。从基础的文本预处理、分词、特征提取到使用复杂的深度学习模型，NLP 技术逐步发展，成为了构建智能系统的重要工具。通过本文的情感分析项目，我们学习了如何使用 Python 和相关库实现 NLP 的基础任务，并通过简单的 Logistic 回归模型进行了情感分类。希望读者通过这一实战项目能对 NLP 领域有更深入的理解，继续探索更多高级应用。
NLP 自然语言处理实战
风尘浪子
03-28 1万+
本文从分词、词频、词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理，讲解 One-Hot、TF-IDF、PageRank 等算法及 LDA、LDiA、LSA 等语义分析的原理。介绍 Word2vec、GloVe 、Embedding 等常用词嵌入及 NLTK、Jieba 等分词工具的应用。
自然语言处理的实战案例与实践
AI天才研究院
01-18 1473
1.背景介绍 自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是人工智能的一个重要分支，它旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。自然语言处理的应用范围广泛，包括机器翻译、语音识别、情感分析、文本摘要、问答系统等。 自然语言处理的研究历史可以追溯到1950年代，当时的研究主要集中在语言模型、语法分析和语义分析等方面。随着计算机技术的发展，自然语言处理的研究也不断...
自然语言处理实战——LSTM情感分析-优快云公开课-专题视频课程
csdngkk的博客
06-22 657
自然语言处理中重要的算法，词向量模型。本课程从语言模型入手，详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合， 基于深度学习主流框架Tensorflow实例演示如何用深度学习来进行文本分类任务，其中涉及深度学习主流架构LSTM模型以及自然语言处理中流行的word2vec词向量建模方法，分模块解读如何用框架一步步完成整个网络架构。...
CNN在NLP领域的实践（1） 文本分类
热门推荐
diye2008的博客
11-09 2万+
众所周知，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了极大的进展，但是除此之外CNN也逐渐在自然语言处理（NLP）领域攻城略地。本文主要以文本分类为例，介绍卷积神经网络在NLP领域的一个基本使用方法，由于本人是初学者，而且为了避免东施效颦，所以下面的理论介绍更多采用非数学化且较为通俗的方式解释。 0.文本分类 所谓文本分类，就是使用计算机将一篇文本分为a类或者b类，属于分类问题的一种
NLP常用工具包实战(自然语言处理经典案例实战)
zz3035786953的博客
10-21 593
1.Python字符串处理 2.正则表达式基本语法 3.正则常用符号 4.常用函数介绍 5.NLTK工具包简介 6.停用词过滤 7.词性标注 8.数据清洗实例 9.Spacy工具包 10.名字实体匹配 11.恐怖袭击分析 12.结巴分词器 13.词云展示
Python实战：打造自然语言处理应用
"《自然语言处理实战》是一本由Manning出版社发行的Apress系列书籍，它专注于使用Python这一强大的编程语言来实际操作和解决自然语言处理(NLP)中的各种问题。该书特别强调实践和应用，提供了丰富的编码练习，涵盖了...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

微学AI

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值