Pytorch项目实战 基于RNN的实现情感分析

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。 160203vrqp21gr21i1499g.jpg (29.55 KB, 下载次数: 52) 下载附件 保存到相册 2024-1-1 00:04 上传