【源码】基于PyTorch的情感分析系统

项目简介

本项目是基于PyTorch构建的情感分析系统，借助BERT模型对给定的文本数据开展情感推断，以此判断文本的情感倾向，像积极、消极等。该系统适用于处理社交媒体评论、产品评论等不同领域的文本数据。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：具备数据预处理和加载模块，保证数据格式契合模型需求。
2. 模型定义：实现了BERT模型和情感分析模型。
3. 模型训练：提供用于训练BERT模型的Python脚本，支持使用自定义训练数据。
4. 情感推断：提供多个Python脚本进行情感推断，可对新数据进行情感分析。
5. 配置管理：包含配置文件和模型权重存储目录，方便管理和调整模型参数。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.x。
• 安装所需的Python库，如PyTorch、transformers等。

数据准备

• 准备训练数据和测试数据，确保数据格式符合项目要求。
• 将数据放置在dataset目录下，或按需调整数据路径。

训练模型

• 运行BERT_Training.py脚本进行模型训练。
• 训练过程耗时较长，请耐心等待。

情感推断

• 运行Sentiment_Inference.py或Sentiment_Inference_zwj.py进行情感分析。
• 输入待分析的文本数据，脚本将输出情感倾向结果。

注意事项

• 请确保数据格式符合项目要求。
• 训练过程可能需要较长时间，请耐心等待。
• 模型权重存储路径可能需要根据你的环境进行调整。

下载地址

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