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
成为深度学习高手17 分钟前
DGCN+informer分类预测模型
人工智能·分类·数据挖掘
minhuan27 分钟前
构建AI智能体:六十六、智能的边界:通过偏差-方差理论理解大模型的能力与局限
人工智能·方差·偏差·方差-偏差分解·方差-偏差权衡·模型调优
星期天要睡觉29 分钟前
深度学习——基于 ResNet18 的图像分类训练
pytorch·python·机器学习
润 下32 分钟前
C语言——深入解析C语言指针:从基础到实践从入门到精通(四)
c语言·开发语言·人工智能·经验分享·笔记·程序人生·其他
koo36436 分钟前
李宏毅机器学习笔记25
人工智能·笔记·机器学习
余俊晖38 分钟前
如何让多模态大模型学会“自动思考”-R-4B训练框架核心设计与训练方法
人工智能·算法·机器学习
hzp66638 分钟前
Magnus:面向大规模机器学习工作负载的综合数据管理方法
人工智能·深度学习·机器学习·大模型·llm·数据湖·大数据存储
hui梦呓の豚42 分钟前
YOLO系列目标检测算法全面解析
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
一水鉴天1 小时前
整体设计 逻辑系统程序 之27 拼语言整体设计 9 套程序架构优化与核心组件(CNN 改造框架 / Slave/Supervisor/ 数学工具)协同设计
人工智能·算法
Y_Chime1 小时前
从AAAI2025中挑选出对目标检测有帮助的文献——第二期
人工智能·目标检测·计算机视觉