Pytorch文本分类

  • 1. 数据预处理
    • 1.1 加载IMDB数据集
    • 1.2 划分数据集(训练集、验证集、测试集)
    • 1.3 分句和分词
    • 1.4 将词数字化表示
    • 1.5 构建Batch对应的迭代器
  • 2. 构建模型
    • 2.1 Word Averaging
    • 2.2 CNN
    • 2.3 RNN

1. 数据预处理

1.1 加载IMDB数据集

  为了方便理解,本博客对电影评论数据(IMDB)数据集进行分类,其中该数据集一共包括50000电影评论,每个评论的标签都被标注为正面的或负面的。而在Pytorch中的常用库torchext支持直接加载该数据集,并可将其划分为训练集和测试集两部分。

from torchtext import datasets
train_data,

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