基于Pytorch+BERT框架实现的情感分析

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情感分析

0 下载量 117 浏览量 2024-05-29 09:33:58 上传评论收藏 31.04MB ZIP 举报

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【作品名称】：基于Pytorch+BERT框架实现的情感分析【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【项目介绍】：pytorch-pretrained-BERT是一个基于Pytorch的封装好的BERT框架，使用其中的BertForSequenceClassification。训练：数据格式：每一个行为一个json字符串，json字符串内有label、text字段。 label字段与train.py的MyPro.get_labels()对应。数据格式：json list,每一个元素长度不超过120字符，超过后自动截断，list长度不超过32. 返回数据：json list,顺序对应请求的list顺序，包含label、scores字段

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bert_senta-master.zip （12个子文件）

bert_senta-master

__init__.py 0B

data_to_csv.py 602B

.DS_Store 6KB

csv_reader.py 857B

main.py 11KB

data

triple.txt 66.7MB

summary.txt 19.57MB

weibo_senti_100k.csv 18.79MB

训练集

intro.ipynb 432KB

requirements.txt 0B

train.py 28KB

README.md 579B

共 12 条

# 基于BERT的情感分析模块。 `pytorch-pretrained-BERT`是一个基于`Pytorch`的封装好的BERT框架，使用其中的`BertForSequenceClassification`。训练：数据格式：每一个行为一个json字符串，json字符串内有`label`、`text`字段。 `label`字段与train.py的`MyPro.get_labels()`对应。数据格式：json list,每一个元素长度不超过120字符，超过后自动截断，list长度不超过32. 返回数据：json list,顺序对应请求的list顺序，包含`label`、`scores`字段训练数据集来源：intro.ipynb

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