pytorch实现中文文本分类代码

PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，可以用于实现中文文本分类任务。下面是一个简单的示例代码，用于对中文文本进行分类:

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchtext import data
from torchtext.vocab import Vectors

接下来，我们定义一个类来构建我们的文本分类模型：

class TextClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(TextClassifier, self).__init__()
        
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.rnn = nn.GRU(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=2, bidirectional=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, output_dim)
        
    def forward(self, text):
        embedded = self.embedding(text)
        output, _ = self.rnn(embedded)
        hidden = torch.cat((output[-2, :, :], output[-1, :, :]), dim=1)
        return self.fc(hidden)

然后，我们加载和预处理数据，这里使用了`torchtext`库来进行数据处理：

TEXT = data.Field(tokenize='jieba')
LABEL = data.LabelField()

dataset = data.TabularDataset('data.csv', format='csv', fields=[('text', TEXT), ('label', LABEL)]) 
train_data, test_data = dataset.split(split_ratio=0.9) 

TEXT.build_vocab(train_data, vectors=Vectors('vec.txt'))
LABEL.build_vocab(train_data)

train_iterator, test_iterator = data.BucketIterator.splits((train_data, test_data), batch_size=64, shuffle=True)

接下来，我们定义模型参数和优化器，并进行训练和评估：

vocab_size = len(TEXT.vocab)
embedding_dim = 100
hidden_dim = 256
output_dim = len(LABEL.vocab)

model = TextClassifier(vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

model.train()
for epoch in range(10):
    for batch in train_iterator:
        text, label = batch.text, batch.label
        optimizer.zero_grad()
        output = model(text)
        loss = criterion(output, label)
        loss.backward()
        optimizer.step()

model.eval()
correct = 0
total = 0
for batch in test_iterator:
    text, label = batch.text, batch.label
    output = model(text)
    predicted = torch.argmax(output, dim=1)
    correct += (predicted == label).sum().item()
    total += label.size(0)

accuracy = correct / total
print(f'Accuracy: {accuracy:.4f}')

以上就是使用PyTorch实现中文文本分类的基本过程。通过加载和预处理数据，构建模型，并通过训练和评估来对文本进行分类。当然，这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行调整和扩展。