文件名称:
使用pytorch和torchtext进行文本分类的实例
开发工具:
文件大小: 100kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题，本文记录我自己在做文本分类任务以及复现相关论文时的基本流程，绝大部分操作都使用了torch和torchtext两个库。
1. 文本数据预处理
首先数据存储在三个csv文件中，分别是train.csv，valid.csv，test.csv，第一列存储的是文本数据，例如情感分类问题经常是用户的评论review，例如imdb或者amazon数据集。第二列是情感极性polarity，N分类问题的话就有N个值，假设值得范围是0~N-1。
下面是很常见的文本预处理流程，英文文本的话不需要分词，直接按空格split就行了，这里只会主要说说第4点。
1、去除非文本部分
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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