LSTM与TextCNN结合实现中文情感分析源码分析

资源摘要信息:"本资源是一份关于深度学习的情感分析项目源码，使用了Python语言和Pytorch框架，结合了LSTM（长短期记忆网络）和TextCNN（文本卷积神经网络）两种深度学习模型。项目旨在对中文电影评论进行情感分类，目标是达到83%以上的测试准确率。通过本项目，学习者可以深入理解卷积神经网络的基本原理，掌握处理文本的卷积神经网络技术，并深入理解Text-CNN模型的架构和原理。 本项目包含以下知识点： 1. 深度学习基础：了解深度学习的基本概念，包括神经网络、激活函数、前向传播、反向传播等。 2. LSTM网络原理：学习长短期记忆网络（LSTM）的结构特点，理解其在处理序列数据时的长时依赖问题解决机制，以及在情感分析中的应用。 3. TextCNN模型介绍：掌握文本卷积神经网络（TextCNN）的架构，了解其如何使用卷积核捕捉局部特征，并应用于文本分类任务。 4. Pytorch框架使用：熟悉Pytorch框架的基本操作，包括数据加载、模型定义、训练过程、损失函数选择、优化器配置以及模型评估等。 5. 中文预处理技术：了解中文文本预处理的方法，包括分词、编码、去除停用词和词向量表示等。 6. 情感分析任务：理解情感分析的概念和应用场景，学习如何将深度学习模型应用于文本情感分类。 7. 实验设计：掌握深度学习实验的基本设计流程，包括数据集的选择、模型结构的设计、超参数的调整、过拟合与欠拟合的处理等。 8. 代码实践：通过源码阅读和实践，提高编程能力，学习如何将理论知识转化为实际代码，并进行测试和优化。 文件名称列表说明了源码包将包含所有实现上述功能的Python文件，每个文件都有详细的代码注释，以帮助学习者理解每个部分的具体实现和作用。 本资源适合那些有一定深度学习基础，并希望进一步深入学习和实践深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用的学习者。对于想要提升在使用Pytorch框架进行项目开发能力的开发者，本资源也是一份宝贵的学习材料。"