微博评论文本分类（完整数据和代码）

## 机器 GeForce RTX 2080 ## 环境 python 3.6.12 pytorch 1.6.0 tqdm sklearn tensorboardX ## 中文数据集 ChineseNlpCorpus中属于情感/观点/评论倾向性分析的微博评论数据集weibo_senti_100k 该数据集包含119988条带情感标注的新浪微博评论数据，其中正向评论占59993条，负向评论占59995条 类别：negitive，positive 数据集划分： 数据集|数据量 --|-- 训练集|95990 验证集|11999 测试集|11999 ## 效果 模型|acc|备注 --|--|-- BiLSTM_Att | 97.92％| BiLSTM + Attention TextRCNN | 97.87％| BiLSTM +池化 FastText|97.65%|bow+bigram+trigram # 训练并测试： # BiLSTM_Att,TextRCNN,FastText python run.py --model BiLSTM_Att ### 参数 模型都在models目录下，超参定义和模型定义在同一文件中。 ＃模型结果： 链接：https://pan.baidu.com/s/1cBs3w36R6zP4MVDtjzzGnQ 提取码：exm2 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦