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小程序登陆官网,重庆seo,专业网站优化公司,网站的会员功能怎么做文章目录 任务介绍数据概览注意事项数据处理代码准备模型构建与训练模型类构建数据集构建数据批处理模型参数查看模型训练结果推理与评估模型推理准确率评估附录任务介绍 在当今信息爆炸的时代,互联网上充斥着海量的文本数据,如社交媒体评论、产品评价、新闻报道等。这些文本…

文章目录

    • 任务介绍
    • 数据概览
    • 注意事项
    • 数据处理
        • 代码准备
    • 模型构建与训练
        • 模型类构建
        • 数据集构建
        • 数据批处理
        • 模型参数查看
        • 模型训练
    • 结果推理与评估
        • 模型推理
        • 准确率评估
    • 附录

任务介绍

在当今信息爆炸的时代,互联网上充斥着海量的文本数据,如社交媒体评论、产品评价、新闻报道等。这些文本数据中蕴含着用户的情感倾向,对于企业、政府机构以及研究人员来说,具有极高的价值。通过情感分析,可以了解消费者对产品或服务的满意度,监测公众对社会事件的态度,为决策提供有力支持。因此,情感分析项目应运而生,旨在从文本数据中自动识别和提取情感信息,帮助企业更好地理解用户需求,优化产品和服务,提升品牌形象。
在这里插入图片描述

数据概览

本次任务的数据集是

注意事项

本文代码如果正常复制粘贴到notebook类编辑器即可直接运行,若是复制到文本编辑器,根据报错将一些直接打出的变量增加一个print即可。

数据处理

代码准备

这段代码主要导入了数据集,还有bert预训练模型和分词器。

import
http://www.dtcms.com/a/494120.html

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