使用预训练模型处理情感分类
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本项目是数据集使用的是ChnSentiCorp情感分类数据集。
项目的目的是为了验证MacBERT模型的有效性。[论文链接](https://ieeexplore.ieee.org/document/9599397)
实验方案如下表
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| 微调模式 | 初始学习率 | scheduler | 最好的epoch | 验证集成绩 | 测试集成绩 |
|:----------------:|:-----:|:---------:|:--------:|:-----:|:-----:|
| 不冻结 | 2e-5 | 3,0.9 | 5 | 0.952 | 0.954 |
| 冻结word embedding | 2e-5 | 2,0.8 | 5 | 0.956 | 0.955 |
| 冻结所有embedding | 2e-5 | 2,0.8 | 17 | 0.958 | 0.958 |
| 不冻结 | 1e-5 | 3,0.9 | 12 | 0.955 | 0.963 |
| 只解冻pooler | 2e-5 | 2,0.8 | 6 | 0.883 | 0.890 |
| 不冻结 | 2e-5 | 2,0.8 | 2 | 0.949 | 0.953 |
| 冻结word embedding | 2e-5 | 2,0.8 | 3 | 0.946 | 0.944 |
> 原作者训练成绩
> ---
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该系统功能较为简单,核心功能即为文本检测,主要针对系统中的用户留言,进行情感分类。其次为了进一步提升系统的丰富性,我们可以加入数据管理模块,允许系统管理员对系统自动识别的分类进行校对;加入数据分析的模块,可以将系统识别的统计结果以图像的形式直观的呈现给系统使用者;加入公告管理的功能,为系统提供一个推广宣传的窗口;最后加入用户管理的模块,进一步保障系统的安全性。 环境说明: 开发语言:python Python版本:3.6.8 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat11 开发软件:pycharm
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【python毕业设计】基于循环神经网络的情感分类系统源码(完整前后端+mysql+说明文档+LW).zip (356个子文件)
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基于循环神经网络的情感分类系统设计与实现.doc 1.09MB
穆斯塔帕 新疆大学本科毕业LW(设计)开题报告.doc 96KB
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