PyTorch LSTM 对 IMDB 数据集进行情感分析
简介
本资源文件提供了一个详细的教程，展示了如何使用 PyTorch 搭建 LSTM（长短期记忆网络）模型对 IMDB 数据集进行情感分析。IMDB 数据集是一个广泛使用的文本分类数据集，包含电影评论及其对应的情感标签（正面或负面）。
内容概述
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数据介绍
详细介绍了 IMDB 数据集的结构和内容，包括训练集和测试集的划分。 -
数据处理
详细描述了如何对原始数据进行预处理，包括生成词向量表、处理训练集和测试集、以及批量处理数据。 -
模型搭建
展示了如何使用 PyTorch 搭建 LSTM 模型，并详细解释了模型的结构和参数设置。 -
模型训练
提供了模型训练的代码和步骤，包括损失函数的选择、优化器的设置以及训练过程的监控。 -
模型测试
展示了如何使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算模型的准确率。 -
代码使用方法
提供了运行代码的详细步骤和所需的环境配置。
使用方法
- 下载本资源文件。
- 按照教程中的步骤配置环境并运行代码。
- 根据需要调整模型参数和数据处理步骤，以优化模型性能。
依赖库
- PyTorch
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib（可选，用于可视化）
参考文献
本教程参考了以下文献和资源：
贡献
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许可证
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