自然语言处理实战项目12-基于注意力机制的CNN-BiGRU模型的情感分析任务的实践

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目12-基于注意力机制的CNN-BiGRU模型的情感分析任务的实践，本文将介绍一种基于注意力机制的CNN-BiGRU模型，并将其应用于实际项目中。我们将使用多条CSV数据样例，并展示如何加载数据、训练模型、输出准确率和损失值。文章将提供完整的可运行代码，以及详细的目录结构，以便于读者理解和实现。

文章目录结构：

1. 项目背景与需求
2. 数据集简介与数据处理
3. CNN-BiGRU模型介绍
4. 注意力机制
5. 代码实现
6. 结果与分析
7. 总结

1. 项目背景与需求

在许多自然语言处理（NLP）任务中，文本分类是一种常见的任务。例如，对情感分析、垃圾邮件检测或主题分类等。为了实现高效的文本分类，我们将使用一种基于注意力机制的卷积神经网络（CNN）与双向门控循环单元（BiGRU）的混合模型。该模型将充分利用注意力机制对文本特征进行有效的捕捉，提高模型的性能。

2. 数据集简介与数据处理

本项目使用的数据集为某在线评论数据，包含文本评论和对应的情感标签。数据集的格式为CSV，包含两列，分别为“评论”和“情感标签”。

首先，让我们加载数据并进行预处理。这包括去除停用词、标点符号等，以及将文本转换为整数序列。

数据样例展示，data.csv

评论,情感标签
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