Python新闻等文本情感分析实战源码分享
项目简介
本项目通过textcnn卷积神经网络实现对文本情感分析识别，由Python 3.6.5和PyTorch框架训练所得。该项目适用于对新闻、评论等文本进行情感分析，帮助用户快速识别文本中的情感倾向。
功能特点
- 文本情感分析：利用textcnn卷积神经网络模型，对输入的文本进行情感分析，识别文本的情感倾向（如正面、负面、中性）。
- Python 3.6.5：项目基于Python 3.6.5版本开发，确保代码的兼容性和稳定性。
- PyTorch框架：使用PyTorch深度学习框架进行模型训练和推理，提供高效的计算性能。
使用说明
- 环境配置：
- 安装Python 3.6.5版本。
- 安装PyTorch框架及相关依赖库。
- 模型训练：
- 准备训练数据集，确保数据集包含文本和对应的情感标签。
- 运行训练脚本，开始训练textcnn模型。
- 模型推理：
- 加载训练好的模型。
- 输入待分析的文本，调用模型进行情感分析。
注意事项
- 本项目提供的模型为示例模型，用户可根据实际需求调整模型结构和参数。
- 训练数据集的质量直接影响模型的性能，建议使用高质量的标注数据进行训练。
贡献与反馈
欢迎对本项目提出建议和改进意见，可以通过提交Issue或Pull Request的方式参与项目贡献。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。