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项目简介
本项目是基于PyTorch框架构建的情感分析模型，可对文本进行情感分类。项目涵盖数据预处理、模型定义、训练、测试等模块，支持GloVe、ELMo等多种嵌入方法，以及CNN、RNN、GRU、LSTM等编码方法。同时运用fire库简化命令行参数处理，方便用户通过命令行调用训练和测试函数。
项目的主要特性和功能
- 数据预处理模块：能完成文本清洗、提取词汇表、获取预训练词向量等任务，为模型训练提供预处理数据。
- 模型定义模块：提供基于PyTorch的TextCNN模型，支持多种嵌入与编码方法。
- 训练模块：可通过命令行调用训练函数来训练模型。
- 测试模块：通过命令行调用测试函数对训练后的模型进行评估。
- 命令行参数处理：借助fire库，用户能在命令行设置模型参数，如嵌入方法、编码方法、学习率等。
安装使用步骤
环境准备
- 安装Python 3.X
- 安装PyTorch 1.X
- 安装fire库
数据准备
- 从百度网盘下载预训练词向量（如GloVe、ELMo）和词汇表。
- 密码：
6av4 - 将下载的文件放入项目目录中的
data文件夹下。
运行模型
- 在项目根目录下，执行以下命令进行模型训练：
bash python main.py train - 执行以下命令进行模型测试：
bash python main.py test
注意事项
- 项目中的模型和数据路径及文件名基于特定环境配置，实际使用时可能需根据环境调整。
- 命令行参数的使用和设置可参考
main.py中的fire.Fire(train)和fire.Fire(test)调用，以及config.py中的参数设置。 - 模型的训练和测试需要一定时间和计算资源，可根据具体环境和数据量调整参数以优化性能。
- 项目的实验结果和结论基于特定数据集和实验设置得出，实际应用中可能需根据具体情况调整和优化。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】