Pytorch项目实战 :基于RNN的实现情感分析

利用Pytorch深度学习框架搭建RNN模型实现aclmdb的情感分析

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中级11课时2023/10/06更新

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EVEN
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适合人群:

具有计算机基础学科背景,并希望专注于NLP领域的大学生

你将会学到:

利用Pytorch深度学习框架搭建RNN模型实现aclmdb的情感分析

课程简介:

本课程基于Pytorch深度学习框架详细介绍了自然语言处理中情感分析的基本步骤。首先介绍了文本转换词向量的具体方法,并使用Dataset和DataLoader完成数据的读取和批量加载。最后利用Pytorch深度学习框架搭建基础的RNN模型实现情感分析的任务。最后在此基础上详细介绍了循环神经网络RNN的基本原理和网络结果。各位同学可以再次基础上搭建自己的循环神经网络模型,比如双向的长短时记忆神经网络BiLSITM和门控循环单元GRU等。

常见问题:

问:本课程适合初学者吗?

答:本课程是一个实战案例,从数据预处理过程讲起,可以初步认识深度学习框架搭建神经网络的完整流程,具有Python编程的基础会更容易。

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