Pytorch框架—文本情感分类问题项目（一）_英文文本情感分析pytorch

1 情感分类概念介绍

粒度：文章，段落，句子，词组

情感分类（倾向性分析）：积极，中性，消极

2 情感分类流程

训练集：建立语料库

文本预处理：对语料库进行加工。例如中文进行分词

特征提取：对文本内容进行数据分析挖掘等时，需要对文字重新进行编码。（文本转向量）

文本表示：拿到可以被机器识别的文本信息

分类器：情感分析典型的分类问题。

3 文本预处理-中文分词

                         分词的同时进行句法，语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象

对于英文就可以之间以空格进行分词。

例：南京长江大桥--南京/长江/大桥--南京/长江大桥  基于理解的分词有歧义

去除停用词，例如的，而，吗，！#等特殊符号

文本特征表示与文字表示

所谓one hot就是当前的这个字对应到的字典中的索引这个值我们将他定义为1，其他的定义为0

例如北京欢迎你 分词为 北京 欢迎 你  编码为北京为100，欢迎为010 你为001

本文采用BERT。

文本分类模型

 

 

N-gram 是一种文本表示方法，它将文本分割成连续的字符序列，并对这些序列进行统计分析。具体来说，N-gram 是由 N 个连续的字符组成的子序列，其中 N 是一个整数。

例如，对于一个句子“Hello world”，1-gram 可以是“H”、“e”、“l”、“l”、“o”、“w”、“r”、“l”和“d”等单个字符。2-gram 可以是“He”、“el”、“ll”、“lo”、“ow”、“wr”和“ld”等两个连续字符的组合。3-gram 可以是“Hel”、“ell”、“llo”、“low”、“owl”和“wor”等三个连续字符的组合，依此类推。

本文采用TextRCNN