train_data, test_data = IMDB.splits(TEXT, LABEL) # 构建词表和数据管道 TEXT.build_vocab(train_data, max_size=10000, vectors="glove.6B.100d") LABEL.build_vocab(train_data) # 切分训练集和测试集 train_data, valid_data = train_data.split(split_ratio=0.8, random_state=random.getstate())...
首先,使用imdb.load_data函数加载数据集,根据单词出现频率选择前max_features个单词,并将文本数据转化为数字形式;然后,使用sequence.pad_sequences函数进行数据预处理,将所有评论的长度标准化为200;接着,构建一个神经网络模型,包含一个嵌入层、一个LSTM层和一个输出层,并使用binary_crossentropy作为损失函数,adam作为优...
鉴于大量的在线评论数据(Amazon,IMDB等),情绪分析变得越来越重要。 在这个项目中,建立了一个情感分类器,用于评估一段文字的极性是正还是负。 情感分析是在Keras随附的IMDB数据集上完成的。 它由25,000个训练样本(其中20%是验证样本)和25,000个测试样本组成。 数据集中的所有单词均已预先标记。 使用自训练的单词...
天池实验室 数据集 公共数据集 正文 IMDB dataset (Sentiment analysis) in CSV format CSV格式的IMDB数据集(情感分析) 大会长1号2021-01-264291CC-BY-SA-NC 4.0 新建Notebook 内容 Notebook 评论 提交 0
以下是使用BERT模型(基于PyTorch-Transformers库)对IMDB电影评论数据集进行情感分析的示例代码: # 引入相关库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchtext.datasets import IMDB from torchtext.data import Field, LabelField, BucketIterator from transformers import BertTokenizer,...