【源码】基于PyTorch的ISEAR情感分析系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架搭建的情感分析系统，主要用于处理ISEAR数据集。项目实现了卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和多层感知器（MLP）等多种深度学习模型，可对文本数据进行情感分类。

项目的主要特性和功能

1. 多模型支持：
   • CNN模型：采用Kim（2014）的卷积神经网络架构，支持多窗口卷积核。
   • LSTM模型：包含嵌入层、双向LSTM层和全连接层，支持多层LSTM。
   • MLP模型：作为基线模型，是包含两个隐藏层的全连接网络。
2. 数据预处理：对文本数据进行预处理，包括停用词处理、词汇表构建和数据分批，同时使用GloVe预训练词嵌入向量。
3. 模型训练与评估：支持自定义训练参数，如学习率、批处理大小、权重衰减等；训练过程中提供损失和准确率曲线图；在测试集上评估模型性能，计算准确率和F值。

安装使用步骤

1. 环境配置

确保已安装Python 3.x，执行以下命令安装项目所需的依赖包： bash pip install -r requirements.txt

2. 数据准备

将ISEAR数据集放置在./data目录下，确保包含训练集、验证集和测试集的CSV文件。

3. 数据预处理

运行预处理脚本对数据进行预处理： bash python preprocess.py

4. 模型训练

使用以下命令启动训练，默认使用CNN模型： bash python train.py 也可通过命令行参数指定其他模型和训练参数，例如： bash python train.py --model lstm --epoch 100 --batch_size 32

5. 模型测试

训练完成后，使用以下命令对模型进行测试： bash python test.py --model lstm 此命令将加载训练好的模型权重，并在测试集上评估模型性能。

6. 结果分析

训练和测试过程中会在项目根目录下生成损失和准确率的曲线图，便于分析模型的训练效果。通过以上步骤，即可成功运行并评估本情感分析系统。

下载地址

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