【源码】基于Python和深度学习的情感分析系统

项目简介

本项目是基于Python和深度学习构建的情感分析系统，借助预训练模型和序列模型（如LSTM和Transformer）对文本数据开展情感分析。项目历经数据预处理、模型训练、特征提取等多环节，以提升情感分析的准确性与泛化能力。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：能进行数据加载、清洗和格式化，可做数据增强扩充数据集，还能将数据集分割为训练集和评估集。
2. 模型训练：使用LSTM和Transformer模型做情感分析，支持用预训练模型（如BERT和Roberta）提取特征，可处理数据增强和数据不平衡问题。
3. 特征提取：利用BERT和Roberta模型提取文本特征，支持提取特征的平均值和最大值。
4. 模型评估：对训练后的模型进行评估并输出评估结果。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.x，安装所需的Python库，如transformers、torch等。

下载预训练模型

从Hugging Face下载BERT和Roberta预训练模型，并将模型文件放置在项目目录下。

数据准备

将待分析的文本数据转换为CSV格式，运行data.py进行数据加载和清洗，运行data_enhance.py进行数据增强。

模型训练

运行main.py进行模型训练，可根据需要选择LSTM或Transformer模型。

模型评估

运行main.py进行模型评估，查看评估结果。通过以上步骤，即可成功运行本项目并进行文本数据的情感分析。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】