# 运行说明
先运行pos_neg.py(已提前运行)
get_maxlen.py用于生成折线图
wordCloud.py用于生成词云
train开头的py文件用于模型训练
predict.py用于预测(含UI)
补充说明:句子最大长度maxlen的大小设为30,可以再自行调整。
# 环境配置
python3.7
各模块版本详见requirements.txt文件。
# 如果想将word2vec换成fastText,只需要将
from gensim.models.word2vec import Word2Vec
换成
from gensim.models.fasttext import FastText
再将对应位置的Word2Vec换成FastText即可。
# LICENSE
CSDN_@报告,今天也有好好学习
详情参见:https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/117995029
若有意代做毕设、大作业或代码讲解,可以CSDN私信联系
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
word2vec/fastText+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention情感分类

共22个文件
txt:8个
py:8个
csv:3个

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版权申诉

温馨提示
内含10w+数据的文本数据集,可调用模型进行情感预测。 主要功能:数据清洗、文本特征提取(word2vec / fastText)、建立模型(BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention) 注:资源内包含所有第三方模块的对应版本 博客链接:https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/117995029
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