cto - Pytorch项目实战 :基于RNN的实现情感分析
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6,209 领取 · 9,972 收藏更新于 2026年9月20日
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资源介绍：
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
课程目录
- 1 Word2Sequence的初始化函数
- 10 RNN模型的预测
- 11 循环神经网络基本原理和模型改进
- 2 语料库词频统计
- 3 语料库词典到序列的转换
- 4 IMDB数据介绍及读取
- 5 使用DataSet读取IMDB数据集
- 6 使用索引的方式读取加载
- 7 使用DataLoader批量加载数据
- 8 Pytorch搭建RNN情感分析模型
- 9 RNN模型的训练
- 课程资料
包含内容
- · 1 Word2Sequence的初始化函数
- · 10 RNN模型的预测
- · 11 循环神经网络基本原理和模型改进
- · 2 语料库词频统计
- · 3 语料库词典到序列的转换
- · 4 IMDB数据介绍及读取
- · 5 使用DataSet读取IMDB数据集
- · 6 使用索引的方式读取加载
贡献者
Kevin
青铜