是机器学习自然语言处理NLP中常见的应用场景,给定一段文本,识别其中的情绪或态度,对其进行分类并标签化。这个手段可以应用于书籍电影评价、用户对产品满意度调查、人机对话感情色彩提取和金融研报分析。 本文以美国IMDB电影网站的评论数据为例,用pytorch构建和训练基于循环神经网络LSTM的模型,然后用C++ libtorch加载模型对于...
情感分析(sentiment classification)意在提炼出一句话中的感情色彩,比如高兴,普通,惊讶,伤心,愤怒等。但一般为了简化问题,会将这些感情划分为3类:积极、中立和消极情感,如图4所示。 因此可以将情感分析任务建模成一个文本三分类问题。 图4 情感三分类 我们来看下边的例子,第1句话显然是对手机的赞美,因此它的情感类...
到这里,就完成了整个RNN用于感情分类的步骤。这里最主要的步骤,还是 记录一下整个处理自然语言时的步骤。只是我自己的一个整理,可能并不是很完整。 完整的代码见下面的链接 : Emotion RNN(RNN用于语句情感分类) 点赞 登录收藏 https://mathpretty.com/10601.html 微信公众号 关注微信公众号 QQ群 我们的...
从图中可以看到整个训练过程,准确度值一直在不断的升高,但是校验过程的精度数值却在不断的进行波动,在2.5-5之间的某个点达到最大值。 通过对训练和校验指标的分析,可以看到训练的损失每轮都在降低,训练的精度每轮都在提升。但是校验损失和校验精度基本上在第4轮左右达到最佳值。为了防止这种过拟合的情况,我们可以...
情感分析(sentiment classification)意在提炼出一句话中的感情色彩,比如高兴,普通,惊讶,伤心,愤怒等。但一般为了简化问题,会将这些感情划分为3类:积极、中立和消极情感,如图4所示。 因此可以将情感分析任务建模成一个文本三分类问题。 图4 情感三分类 我们来看下边的例子,第1句话显然是对手机的赞美,因此它的情感类...
假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样我们就会很自然的进行padding,将短句子padding为跟最长的句子一样。
假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样我们就会很自然的进行padding,将短句子padding为跟最长的句子一样。
假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样我们就会很自然的进行padding,将短句子padding为跟最长的句子一样。
但是有个挑战就是如何平衡这二者,因为LLDs是在短时帧上计算的静态特征,HSFs是在一个utterance上对多个帧做统计聚合得到的动态特征,如果只使用HSFs的话会忽略“句子中有些沉默段或非感情段是无效区”这个事实,只使用LLDs的话特征层次太低,而且也没有做显著性区域捕捉。
在不同的场景中,定义序列的方式不同,当分析单词的感情色彩时,一个单词是一个序列seq;当分析句子感情色彩时,一个句子是一个seq,其中的每个单词是序列中的元素;当分析文章感情色彩时,一篇文章是一个seq。简单地说,seq是最终使用模型时的输入数据,由一系列元素组成。