【源码】基于PyTorch框架的情感分析系统

项目简介

本项目借助PyTorch框架构建情感分析系统，通过训练基于LSTM网络的模型，自动对文本情感进行识别与分类，判断为积极或消极。项目涵盖数据预处理、模型构建、训练、验证、测试以及模型评估等核心步骤。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：利用jieba分词，去除停用词，生成word2id和id2word映射，借助预训练的word2vec向量生成词向量，并对句子进行padding处理，保证批处理时长度一致。
2. 模型构建：采用BiLSTM作为编码器，可选用Attention机制增强模型表达能力，分类器层由两个线性层组成，将隐藏层映射到情感分类维度。
3. 模型训练：运用Adam优化器进行参数优化，采用交叉熵损失函数训练，支持在训练过程中更新预训练的word2vec向量。
4. 模型评估：在验证集上评估模型性能，计算准确率、F1分数和召回率等指标。
5. 模型测试：在测试集上测试模型性能，生成混淆矩阵等结果。
6. 模型预测：使用训练好的模型对新文本进行情感分类预测。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python 3.x，通过pip install torch jieba numpy安装PyTorch和相关依赖库。
2. 数据准备：下载或准备包含训练集、验证集和测试集的情感分析数据集，数据集需包含文本和对应的情感标签（积极或消极）。
3. 运行代码：进入项目目录cd sentiment-analysis，运行主程序python main.py。
4. 结果查看：查看训练过程中的输出，如准确率、F1分数和召回率等，训练完成后，模型会自动保存到指定路径。
5. 模型预测：使用预训练模型进行情感分类预测，运行预测脚本python predict.py --input "你的文本"查看预测结果。

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