基于大模型的语言情感分析_情感分析大模型

第1章  数据集介绍

1.1  数据来源

实验所使用的数据集来源于全球最大的电影资料库和评分网站——Internet Movie Database（IMDb）。这个网站包含了丰富的电影、电视剧集、纪录片和特种影片的信息，以及用户对这些作品的评论和评分。

1.2  数据规模

IMDB数据集包含了大量的电影评论，通常版本的数据集包含约50,000条评论。这些评论被分为正面（positive）和负面（negative）两类，每类约包含25,000条评论。每条评论都被标记为1（正面）或0（负面），以便用于监督学习。

1.3  数据特点

IMDB数据集的评论文本具有较长的长度，每条评论通常包含几百个单词。这使得该数据集在训练深度学习模型时具有挑战性，因为模型需要处理较长的文本序列。此外，评论中的语言风格、表达方式以及主题多样性也为模型提供了丰富的信息。

第2章  模型介绍

2.1  实验模型

       该实验基于阿里云的大模型平台，采用的是长短期记忆 (LSTM) 深度学习模型。

2.2  模型机制的介绍

LSTM网络引入门控机制（Gating Mechanism）来控制信息传递的路径，遗忘门