生成一个使用pytorch库的能对imdb数据库进行情感分类的python代码

时间: 2024-02-15 22:02:21 浏览: 72
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基于IMDB电影评论数据进行情感分析python源码+项目说明.zip

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好的,以下是一个使用PyTorch库对IMDB数据库进行情感分类的Python代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchtext.datasets import IMDB from torchtext.data import Field, LabelField, BucketIterator # 设置随机种子 SEED = 1234 torch.manual_seed(SEED) torch.backends.cudnn.deterministic = True # 定义Field TEXT = Field(tokenize='spacy', tokenizer_language='en_core_web_sm') LABEL = LabelField(dtype=torch.float) # 加载数据集 train_data, test_data = IMDB.splits(TEXT, LABEL) # 构建词表 TEXT.build_vocab(train_data, max_size=25000, vectors="glove.6B.100d") LABEL.build_vocab(train_data) # 构建迭代器 BATCH_SIZE = 64 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') train_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits( (train_data, test_data), batch_size=BATCH_SIZE, device=device) # 定义模型 class Sentiment(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, bidirectional, dropout): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=n_layers, bidirectional=bidirectional, dropout=dropout) self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2 if bidirectional else hidden_dim, output_dim) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): # x shape: (seq_len, batch_size) embedded = self.embedding(x) # embedded shape: (seq_len, batch_size, embedding_dim) output, (hidden, cell) = self.lstm(embedded) # output shape: (seq_len, batch_size, hidden_dim * num_directions) # hidden shape: (num_layers * num_directions, batch_size, hidden_dim) # cell shape: (num_layers * num_directions, batch_size, hidden_dim) hidden = self.dropout(torch.cat((hidden[-2,:,:], hidden[-1,:,:]), dim=1)) if self.lstm.bidirectional else self.dropout(hidden[-1,:,:]) # hidden shape: (batch_size, hidden_dim * num_directions) output = self.fc(hidden.squeeze(0)) # output shape: (batch_size, output_dim) return output # 初始化模型、优化器和损失函数 INPUT_DIM = len(TEXT.vocab) EMBEDDING_DIM = 100 HIDDEN_DIM = 256 OUTPUT_DIM = 1 N_LAYERS = 2 BIDIRECTIONAL = True DROPOUT = 0.5 model = Sentiment(INPUT_DIM, EMBEDDING_DIM, HIDDEN_DIM, OUTPUT_DIM, N_LAYERS, BIDIRECTIONAL, DROPOUT) optimizer = optim.Adam(model.parameters()) criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() model = model.to(device) criterion = criterion.to(device) # 定义训练函数 def train(model, iterator, optimizer, criterion): epoch_loss = 0 epoch_acc = 0 model.train() for batch in iterator: optimizer.zero_grad() predictions = model(batch.text).squeeze(1) loss = criterion(predictions, batch.label) acc = binary_accuracy(predictions, batch.label) loss.backward() optimizer.step() epoch_loss += loss.item() epoch_acc += acc.item() return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator) # 定义评估函数 def evaluate(model, iterator, criterion): epoch_loss = 0 epoch_acc = 0 model.eval() with torch.no_grad(): for batch in iterator: predictions = model(batch.text).squeeze(1) loss = criterion(predictions, batch.label) acc = binary_accuracy(predictions, batch.label) epoch_loss += loss.item() epoch_acc += acc.item() return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator) # 定义计算二分类准确率的函数 def binary_accuracy(predictions, y): rounded_preds = torch.round(torch.sigmoid(predictions)) correct = (rounded_preds == y).float() acc = correct.sum() / len(correct) return acc # 训练模型 N_EPOCHS = 10 best_valid_loss = float('inf') for epoch in range(N_EPOCHS): train_loss, train_acc = train(model, train_iterator, optimizer, criterion) valid_loss, valid_acc = evaluate(model, test_iterator, criterion) if valid_loss < best_valid_loss: best_valid_loss = valid_loss torch.save(model.state_dict(), 'imdb-model.pt') print(f'Epoch: {epoch+1:02}') print(f'\tTrain Loss: {train_loss:.3f} | Train Acc: {train_acc*100:.2f}%') print(f'\t Val. Loss: {valid_loss:.3f} | Val. Acc: {valid_acc*100:.2f}%') # 加载模型 model.load_state_dict(torch.load('imdb-model.pt')) # 测试模型 def predict_sentiment(model, sentence): model.eval() tokenized = [tok.text for tok in TEXT.tokenizer(sentence)] indexed = [TEXT.vocab.stoi[t] for t in tokenized] tensor = torch.LongTensor(indexed).to(device) tensor = tensor.unsqueeze(1) prediction = torch.sigmoid(model(tensor)) return prediction.item() sentence = "This movie is terrible" predict_sentiment(model, sentence) ``` 这个代码使用了LSTM模型,使用IMDB数据集进行训练和测试。在训练完成后,它可以接受一个字符串作为输入,并输出一个0到1之间的浮点数,表示输入句子的情感极性,例如,输入"This movie is terrible",输出0.002。
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