自然语言处理之RNN实现情感分类

前言

IMDB数据集经过分词处理后需要进行额外的预处理,包括将Token转换为index id,并统一文本序列长度。使用MindSpore.dataset接口进行预处理操作,包括text.Lookup和PadEnd接口。此外,还需要将label数据转换为float32格式。

模型构建

情感分类的模型结构设计,包括使用 nn.Embedding 层加载Glove词向量将输入文本转为向量表示,然后使用LSTM循环神经网络进行特征提取,最后连接至一个全连接层进行分类。整体模型结构为 nn.Embe

RNN(循环神经网络)

循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的神经网络。下图为RNN的一般结构:

dding -> nn.LSTM -> nn.Dense。

损失函数与优化器

完成模型主体构建后,首先根据指定的参数实例化网络;然后选择损失函数和优化器。针对本节情感分类问题的特性,即预测Positive或Negative的二分类问题,我们选择nn.BCEWithLogitsLoss(二分类交叉熵损失函数)。

模型训练

模型训练的一般逻辑,包括读取数据、进行正向传播和反向传播更新权重,最后返回损失值。接下来将使用tqdm库设计一个训练一个epoch的函数,用于训练过程和损失的可视化。

总结

使用MindSpore框架实现基于RNN的情感分类任务。包括数据集准备、模型构建、训练与评估、模型保存和预测等全流程。重点介绍了在数据预处理、模型定义和训练细节方面的实现方法。

相关推荐
飞哥数智坊19 小时前
GPT-5-Codex 发布,Codex 正在取代 Claude
人工智能·ai编程
倔强青铜三19 小时前
苦练Python第46天:文件写入与上下文管理器
人工智能·python·面试
虫无涯20 小时前
Dify Agent + AntV 实战:从 0 到 1 打造数据可视化解决方案
人工智能
Dm_dotnet1 天前
公益站Agent Router注册送200刀额度竟然是真的
人工智能
算家计算1 天前
7B参数拿下30个世界第一!Hunyuan-MT-7B本地部署教程:腾讯混元开源业界首个翻译集成模型
人工智能·开源
机器之心1 天前
LLM开源2.0大洗牌:60个出局,39个上桌,AI Coding疯魔,TensorFlow已死
人工智能·openai
Juchecar1 天前
交叉熵:深度学习中最常用的损失函数
人工智能
林木森ai1 天前
爆款AI动物运动会视频,用Coze(扣子)一键搞定全流程(附保姆级拆解)
人工智能·aigc
聚客AI1 天前
🙋‍♀️Transformer训练与推理全流程:从输入处理到输出生成
人工智能·算法·llm
BeerBear1 天前
【保姆级教程-从0开始开发MCP服务器】一、MCP学习压根没有你想象得那么难!.md
人工智能·mcp