pytorch2.0实现情感分析 实现情感分类任务,使用LSTM神经网络对IMDB电影评论数据集进行情感分析。整个代码包括数据预处理、构建词汇表、创建神经网络模型、训练与评估等步骤。 ```python # 导入所需库 import torch from torch import nn, optim from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab impor...
from torchtext.data import get_tokenizer tokenizer = get_tokenizer('basic_english') english = tokenizer(english) 而中文分词方面,我使用了jieba库。该库可以直接 pip 安装。 pip install jieba 分词的 API 是jieba.cut。由于分词的结果中,相邻的词之间有空格,我一股脑地把所有空白符给过滤掉了。 import jieba...
tokenizer = get_tokenizer('basic_english') vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter), specials=['<unk>']) vocab.set_default_index(vocab['<unk>'])defdata_process(raw_text_iter: dataset.IterableDataset) -> Tensor:"""Converts raw text into a flat Tensor."""data = [...
token_transform[SRC_LANGUAGE] = get_tokenizer('spacy', language='de_core_news_sm') token_transform[TGT_LANGUAGE] = get_tokenizer('spacy', language='en_core_web_sm') # helper function to yield list of tokens def yield_tokens(data_iter: Iterable, language: str) -> List[str]: language_...
tokenizer和pytorch有什么关系 pytorch与torch 随机抽样类函数 1.torch.manual_seed(seed) 设定生成随机数的种子,并返回一个torch._C.Generator对象 参数:seed(int or long)种子 2.torch.initial_seed() 返回生成随机数的原始种子(pathon long) 3.torch.get_rng_state()...
from torchtext.datasets import WikiText2 from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator train_iter = WikiText2(split='train') tokenizer = get_tokenizer('basic_english') vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter), specials=[...
as f:tensor_slice= f.get_slice("embedding") vocab_size, hidden_dim = tensor_slice.get_...
我们还添加并改进了一些函数,例如 get_tokenizer 和 build_vocab_from_iterator,以便更容易支持之后更多的数据集。更多示例,可以在这里找到(https://github.com/pytorch/text/tree/master/examples/text_classification)。 文本分类是自然语言处理中的一项重要任务,具有许多应用,例如情感分析等等。新版本涵盖了几个用于...
fromfastT5importexport_and_get_onnx_modelfromtransformersimportAutoTokenizer# 用fastT5输出onnx推理模型...
tokenizer=get_tokenizer('spacy')# <1>counter=Counter()for(label,line)intrain_data:counter.update(generate_bigrams(tokenizer(line)))# <2>vocab=Vocab(counter,max_size=25000,vectors="glove.6B.100d",unk_init=torch.Tensor.normal_)# <3>print(len(counter))print(len(vocab))print(vocab['<pad>...