【源码】基于Python和PyTorch的烂番茄电影情感分类项目

项目简介

本项目借助Python和PyTorch框架，对电影评论开展深度学习分析，实现了电影评论情感的五分类（积极、消极、中立等）。这一功能有助于人们快速掌握电影评论的情感倾向，为电影制作与推广提供有价值的参考。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：从CSV文件读取数据，并进行清洗、分词、去除标点等预处理操作。
2. 训练模型：利用PyTorch框架构建包含嵌入层、GRU层、全连接层的深度学习模型，对电影评论进行情感分类。
3. 词汇表建立：构建词汇表，将句子转换为数字序列，方便模型处理。
4. 模型测试与优化：使用测试集测试训练好的模型，计算准确率，并依据结果优化模型。
5. 可视化：运用matplotlib绘制训练过程中的准确率变化图。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python环境和PyTorch框架。
• 复制或下载本项目源代码。

安装依赖

安装所需依赖库，如torch、torchvision、nltk等。

数据准备

将数据集CSV文件放置在指定路径下，确保路径正确。

模型训练

运行main.py文件开始训练模型，训练过程中将输出训练信息。

模型测试

训练完成后，使用测试集对模型进行测试，查看准确率。

词汇表管理

可使用Vocabulary.py中的工具进行词汇表管理，包括词频统计、词汇表构建、句子转换等。

注意事项

• 确保数据集路径正确，数据格式符合要求。
• 根据需要调整模型参数，如输入维度、隐藏层大小等。
• 可根据实际需求对代码进行修改和优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】