情绪分析 基于电影评论的情感分类模型。

1引言 该项目致力于利用成千上万条带有标签的电影评论来训练二进制分类模型，该模型将纯粹基于评论中的单词来预测新电影评论的情绪。 为了完成此任务，此存储库中包含以下文件： alldata.tsv ：此文件包含评论的完整数据集以及用于训练和测试模型的相关标签。 create_vocab.R ：这是用于从训练数据生成词汇表的脚本。 该词汇表中的术语用于训练逻辑回归分类器。 myvocab.txt ：这是从create_vocab.R脚本生成的选定术语的列表。 mymain.R ：此文件包含用

NLP教程 在PyTorch上构建的NLP（自然语言处理）教程列表。 目录 有关如何实现和适应简单的实词NLP任务的分步教程。 文字分类 此仓库提供了带有简单注释的简单PyTorch文本分类实现。 在这里，我们使用Huffpost新闻语料库，包括相应的类别。 在此数据集上训练的分类模型基于新闻标题和描述来识别新闻文章的类别。 关键字： CBoW，LSTM，fastText，文本文字化 此文本分类教程在IMDb电影评论数据集上训练了一个变压器模型，用于情感分析。 它提供了带有简单注释的简单PyT