Pytorch实现基于LSTM的情感分析

简介

本仓库提供了一个使用Pytorch框架实现的基于LSTM（长短期记忆网络）的情感分析代码和数据集。该资源旨在帮助研究人员和开发者快速上手情感分析任务，并提供一个可扩展的基础框架。

内容

• 代码：包含完整的Pytorch代码，用于训练和测试基于LSTM的情感分析模型。
• 数据集：提供了一个用于情感分析的数据集，包含正负情感的文本样本。

使用方法

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-repo-url.git
   cd your-repo-directory
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 训练模型：

   python train.py
   

4. 测试模型：

   python test.py
   

数据集

数据集包含以下文件：

• train.csv：训练数据，包含文本和对应的情感标签。
• test.csv：测试数据，包含文本和对应的情感标签。

代码结构

• train.py：训练模型的脚本。
• test.py：测试模型的脚本。
• model.py：定义LSTM模型的脚本。
• utils.py：包含数据处理和辅助函数的脚本。

参考文献

• Pytorch官方文档
• LSTM介绍

许可证

本项目采用MIT许可证。

贡献

欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码改进、数据集扩展、文档完善等。请通过提交Issue或Pull Request来参与贡献。

联系我们

如有任何问题或建议，请通过电子邮件或GitHub Issues与我们联系。

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感谢您使用本仓库，希望它能对您的研究和开发工作有所帮助！