自然语言处理-Pytorch情感分析简介

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了自然语言处理-Pytorch情感分析简介相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、概念简介

本质上是一个分类任务,其一般是指判断一段文本所表达的情绪状态。其中,一段文本可以是一个句子,一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类,如(正面,负面),(高兴,悲伤);也可以是三类,如(积极,消极,中性);或是星级(1星~五星)等等。总的来说,可以理解成:是对带有情感色彩的主观性文本进行数据挖掘与情感倾向分析的过程。

情感分析的用途:

分析文本情感可以帮助我们从海量的文本内容中提取需要的信息,可用于各个行业。比如,电商平台评论进行情感分析并对商品进行改良;或是针对某一事件,对网友发表的微博等内容筛查,进行文本情感分析,已达到舆情监测的目的。

二、安装环境

1.安装Pytorch1.8

2.安装torchtext,pip install torchtext

3.安装spaCy

三、任务目标

  • 利用RNN进行情感二分类
  • 利用RNN的各种变体,如LSTM, BiLSTM等进行情感二分类
  • 利用更快的模型FastText进行情感二分类
  • 利用CNN进行情感二分类
  • 情感多分类
  • 利用BERT进行情感分类

以上是关于自然语言处理-Pytorch情感分析简介的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

自然语言处理 | 基于情感词典的文本情感极性分析

深度学习项目五:利用LSTM网络进行情感分析(NLP)

自然语言处理(NLP)基于FNN网络的电影评论情感分析

项目1:pytorch实现文本情感分析详细教程-准确度高达82%-98%

深度学习第48讲:自然语言处理之情感分析

文本情感分析的基础在于自然语言处理情感词典机器学习方法等内容。以下是我总结的一些资源。