RNN实现情感分类学习总结
概述
情感分类是自然语言处理领域的重要任务，主要用于识别文本中表达的情绪。本文使用MindSpore框架实现基于RNN的情感分类模型，示例包括：
- 输入: “This film is terrible” -> 标签: Negative
- 输入: “This film is great” -> 标签: Positive
数据准备
本节使用经典的IMDB影评数据集，该数据集包含正面和负面评论。数据示例包括：
| Review | Label |
|---|---|
| “Quitting” may be as much about exiting… | Negative |
| This movie is amazing because… | Positive |
数据下载模块
创建数据下载模块，使用requests库进行下载，并通过tqdm库可视化下载进度。下载后，使用tarfile库解压数据集，提取出训练和测试数据。
加载IMDB数据集
数据集解压后，分别读取训练和测试数据，并使用mindspore.dataset的Generatordataset接口加载。这一过程包括构建数据和标签的迭代对象。
加载预训练词向量
使用GloVe词向量进行单词编码，构建词表和对应的词向量矩阵。通过nn.Embedding层加载这些词向量，使模型能够对输入文本进行有效的语义表示。
数据集预处理
对加载的IMDB数据集进行预处理，包括：
- 将Token转换为索引ID。
- 统一文本序列长度，使用
<pad>进行填充。
使用mindspore.dataset提供的接口实现这些操作，并将处理好的数据集分为训练和验证集。
模型构建
设计用于情感分类的RNN模型结构：
- Embedding层：使用加载的GloVe词向量。
- RNN层：采用LSTM作为特征提取器，以避免梯度消失问题。
- Dense层：将提取的特征映射到二分类输出。
损失函数与优化器
选择nn.BCEWithLogitsLoss作为损失函数，针对二分类问题进行优化。
训练逻辑
训练过程中包括以下步骤：
- 读取Batch数据。
- 进行正向传播和反向传播，更新模型参数。
- 记录损失值。
使用tqdm库可视化训练进度。
评估指标与逻辑
对模型进行评估，通过预测结果与真实标签对比，计算准确率。实现的评估逻辑包括：
- 读取Batch数据。
- 正向计算预测结果。
- 计算准确率。
同样使用tqdm进行可视化。
模型训练与保存
设置训练轮数为5轮，并保存最佳模型。训练过程中维护best_valid_loss以保存损失值最低的模型。
模型加载与测试
训练完成后，通过MindSpore的Checkpoint接口加载最佳模型进行测试。这一过程确保模型能够有效地进行情感分类。
自定义输入测试
设计预测函数，实现输入评价的情感分类。步骤包括：
- 分词处理输入句子。
- 查找词表获取索引ID。
- 转换为Tensor，输入模型进行预测。
- 输出预测结果。
通过以上步骤，RNN模型实现了准确的情感分类，展示了自然语言处理中的应用潜力。
