【源码】基于PyTorch的情感分类误差分析系统

项目简介

本项目是基于自然语言处理和深度学习的文本分类模型，聚焦情感分析任务。借助预训练的词嵌入技术和LSTM、GRU等深度学习模型，可识别文本情感倾向（如积极、消极等）。主要目标是提升情感分类准确性，通过误差分析优化模型泛化能力。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理和预处理：对原始文本数据开展清洗、去噪、分词、嵌入等预处理，生成适合模型训练的输入数据。
2. 文本嵌入：运用预训练的BERT模型将文本转化为数值向量表示，便于模型处理。
3. 模型构建：采用LSTM或GRU等深度学习模型进行文本分类，捕捉文本上下文信息，提高情感分析准确性。
4. 误差分析：通过计算混淆矩阵、偏差和方差等指标，分析模型训练过程中的误差来源，以便进一步优化模型。
5. 模型评估：使用测试集评估模型，计算准确率、召回率、F1分数等指标衡量模型性能。

安装使用步骤

1. 复制项目仓库并安装依赖

shell git clone <项目仓库地址> cd <项目目录> pip install -r requirements.txt pip install en_core_web_sm-3.4.0-py3-none-any.whl

2. 准备数据集

将数据集按项目要求格式组织，确保数据集的标签和文本数据对应。

3. 运行训练脚本

shell nohup python -u 2_train.py > gru.log &

4. 模型评估

使用测试集对训练好的模型进行评估，计算性能指标。

5. 误差分析

使用项目中的误差分析脚本，对模型进行误差分析，找出误差来源并进行优化。

硬件配置

• 操作系统：Linux
• 处理器：Intel Xeon Gold 6142
• 内存：60.9G
• GPU：NVIDIA GeForce RTX 3090 25.4G
• 编程语言：Python 3.7
• 深度学习框架：PyTorch

参数配置

• BERT模型：bert-base-uncased
• 优化器：adam
• 损失函数：cross-entropy loss
• 批量大小：8
• 学习率：0.0001
• Dropout率：0.5
• Epoch：20
• 层数：2

下载地址

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