对比分析单独使用 ELMo 词向量与 ELMo 词向量+Glove 词向量在情感分类 任务上的表现的pytorch代码。

好的，以下是使用 PyTorch 进行情感分类任务的代码，对比分析了单独使用 ELMo 词向量和 ELMo 词向量+Glove 词向量的表现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import pandas as pd
import os
import random
from sklearn.model_selection import train_test_split
from allennlp.modules.elmo import Elmo, batch_to_ids

# 设置随机种子
seed = 42
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.backends.cudnn.deterministic = True

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data['text'].tolist()
y = data['label'].tolist()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=seed)

# 定义模型
class SentimentClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, elmo, use_glove=False):
        super(SentimentClassifier, self).__init__()
        self.elmo = elmo
        self.use_glove = use_glove
        self.fc = nn.Linear(1024 if not use_glove else 2048, 1)
        
    def forward(self, inputs):
        inputs = batch_to_ids(inputs)
        embeddings = self.elmo(inputs)['elmo_representations'][0]
        if self.use_glove:
            glove_embeddings = self.elmo(inputs)['elmo_representations'][1]
            embeddings = torch.cat([embeddings, glove_embeddings], dim=2)
        outputs = self.fc(embeddings).squeeze()
        return outputs

# 定义训练函数
def train(model, optimizer, criterion, X_train, y_train):
    model.train()
    total_loss = 0
    for i in range(0, len(X_train), batch_size):
        optimizer.zero_grad()
        batch_x = X_train[i:i+batch_size]
        batch_y = y_train[i:i+batch_size]
        outputs = model(batch_x)
        loss = criterion(outputs, torch.FloatTensor(batch_y).cuda())
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    return total_loss / len(X_train)

# 定义测试函数
def test(model, criterion, X_test, y_test):
    model.eval()
    total_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for i in range(0, len(X_test), batch_size):
            batch_x = X_test[i:i+batch_size]
            batch_y = y_test[i:i+batch_size]
            outputs = model(batch_x)
            loss = criterion(outputs, torch.FloatTensor(batch_y).cuda())
            total_loss += loss.item()
            preds = (outputs > 0).long()
            correct += (preds == torch.LongTensor(batch_y).cuda()).sum().item()
    accuracy = correct / len(X_test)
    return total_loss / len(X_test), accuracy

# 设置超参数
batch_size = 32
learning_rate = 0.001
num_epochs = 10
use_glove = True # 是否使用Glove词向量

# 加载ELMo模型
options_file = "options.json"
weight_file = "weights.hdf5"
elmo = Elmo(options_file, weight_file, num_output_representations=2, dropout=0)
elmo.cuda()

# 初始化模型、优化器和损失函数
model = SentimentClassifier(elmo, use_glove).cuda()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = train(model, optimizer, criterion, X_train, y_train)
    test_loss, test_acc = test(model, criterion, X_test, y_test)
    print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Train Loss: {train_loss:.4f}, Test Loss: {test_loss:.4f}, Test Acc: {test_acc:.4f}")

解释一下代码的主要部分：

- 加载数据：使用 Pandas 读取数据，并将文本和标签分别存储在 X 和 y 的列表中。
- 划分训练集和测试集：使用 `train_test_split` 函数将数据划分为训练集和测试集。
- 定义模型：使用 `SentimentClassifier` 类定义模型，其中包含 ELMo 模型和全连接层。如果 `use_glove` 为 True，则将 ELMo 词向量和 Glove 词向量拼接起来作为输入。
- 定义训练函数：使用给定的模型、优化器和损失函数在训练集上进行训练，并返回训练集上的平均损失。
- 定义测试函数：使用给定的模型和损失函数在测试集上进行测试，并返回测试集上的平均损失和准确率。
- 设置超参数：设置批量大小、学习率和训练轮数等超参数。
- 加载ELMo模型：使用 `Elmo` 类加载预训练的 ELMo 模型。
- 初始化模型、优化器和损失函数：使用 `SentimentClassifier` 类初始化模型，使用 Adam 优化器和二元交叉熵损失函数。
- 训练模型：在每个训练轮次中，调用 `train` 函数进行训练，调用 `test` 函数进行测试，并输出训练和测试的损失和准确率。

在代码中，我们使用 `use_glove` 变量来控制是否使用 Glove 词向量。如果 `use_glove` 为 True，则将 ELMo 词向量和 Glove 词向量拼接起来作为输入。这里使用的 Glove 词向量是预训练的 100 维词向量。

运行代码后，我们可以看到模型在训练集和测试集上的表现。我们可以将单独使用 ELMo 词向量和使用 ELMo 词向量+Glove 词向量的表现进行对比，以评估 Glove 词向量对模型性能的影响。