数据:从网络上得到数据集,如新闻类数据集,有正向、负向评论;情感分析类数据集:有愤怒、喜悦、低落、厌恶等.并将 数据集分成训练集、测试集.
数据预处理:对文本进行分词,对中文类使用jieba、英文使用nltk进行分词,并利用word2vec训练出词向量,为模型提供 数据集.
建模:构建分类模型,分别构建出full-connection-layer、LSTM、BiLSTM、LSTM-Attention等. 调优、验证:通过各种手段调优:如修改优化器、加正则化、调节学习率、损失函数等,再利用验证集测试模型性能. 收获:分类精度可达97.1
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