N8周打卡：使用Word2vec实现文本分类

Cl_rown去掉l变成C2025-10-30 10:38

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客

🍖 原作者：K同学啊

一、数据预处理

本次将加入Word2vec使用PyTorch实现中文文本分类，Word2Vec则是其中的一种词嵌入方去，是一种用于生成词向量的浅层神经网络模型，由Tomas Mikolov及其团队于2013年提出。 Word2Vec通过学习大量文本数据，将每个单词表示为一个连续的向量，这些向量可以捕捉单词之间的语义和句法关系。数据示例如下:

python 复制代码

#构建模型
from torch import nn
 
class TextClassificationModel(nn.Module):
    def __init__(self,num_class):
        super(TextClassificationModel,self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(100,num_class)
 
    def forward(self,text):
        return self.fc(text)
 
num_class = len(label_name)
model = TextClassificationModel(num_class).to(device)
 
import time
 
def train(dataloader):
    model.train()
    total_acc,train_loss,total_count = 0,0,0
    log_interval = 50
    start_time = time.time()
 
    for idx,(text,label) in enumerate(dataloader):
        predicted_label = model(text)
 
        optimizer.zero_grad()
        loss = criterion(predicted_label,label)
        loss.backward()
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),0.1) # 梯度裁剪
        optimizer.step()
 
        total_acc += (predicted_label.argmax(1)==label).sum().item()
        train_loss += loss.item()*label.size(0)
        total_count += label.size(0)
 
        if idx % log_interval == 0 and idx > 0:
            elapsed = time.time() - start_time
            print('| epoch {:1d} | {:4d}/{:4d} batches '
                  '| train_acc {:4.3f} train_loss {:4.5f}'.format(epoch, idx, len(dataloader),
                                              total_acc/total_count, train_loss/total_count))
            total_acc, train_loss, total_count = 0, 0, 0
            start_time = time.time()
 
def evaluate(dataloader):
    model.eval()
    total_acc,test_loss,total_count =0,0,0
 
    with torch.no_grad():
        for idx,(text,label) in enumerate(dataloader):
            predicted_label = model(text)
 
            loss = criterion(predicted_label,label)
 
            total_acc += (predicted_label.argmax(1)==label).sum().item()
            test_loss += loss.item()*label.size(0)
            total_count += label.size(0)
    return total_acc/total_count,test_loss/total_count

二、总结

Word2Vec为文本分类提供了有效的词级别特征表示，通过将词语映射到低维空间，保留了语义信息并减少了数据稀疏性。结合适当的分类模型，能够实现高效准确的文本分类任务。随着NLP技术的发展，Word2Vec可以与其他先进方法结合，进一步提升分类性能。