N8周打卡：使用Word2vec实现文本分类

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🍖 原作者：K同学啊

一、数据预处理

本次将加入Word2vec使用PyTorch实现中文文本分类，Word2Vec则是其中的一种词嵌入方去，是一种用于生成词向量的浅层神经网络模型，由Tomas Mikolov及其团队于2013年提出。 Word2Vec通过学习大量文本数据，将每个单词表示为一个连续的向量，这些向量可以捕捉单词之间的语义和句法关系。数据示例如下:

#构建模型
from torch import nnclass TextClassificationModel(nn.Module):def __init__(self,num_class):super(TextClassificationModel,self).__init__()self.fc = nn.Linear(100,num_class)def forward(self,text):return self.fc(text)num_class = len(label_name)
model = TextClassificationModel(num_class).to(device)import timedef train(dataloader):model.train()total_acc,train_loss,total_count = 0,0,0log_interval = 50start_time = time.time()for idx,(text,label) in enumerate(dataloader):predicted_label = model(text)optimizer.zero_grad()loss = criterion(predicted_label,label)loss.backward()torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),0.1) # 梯度裁剪optimizer.step()total_acc += (predicted_label.argmax(1)==label).sum().item()train_loss += loss.item()*label.size(0)total_count += label.size(0)if idx % log_interval == 0 and idx > 0:elapsed = time.time() - start_timeprint('| epoch {:1d} | {:4d}/{:4d} batches ''| train_acc {:4.3f} train_loss {:4.5f}'.format(epoch, idx, len(dataloader),total_acc/total_count, train_loss/total_count))total_acc, train_loss, total_count = 0, 0, 0start_time = time.time()def evaluate(dataloader):model.eval()total_acc,test_loss,total_count =0,0,0with torch.no_grad():for idx,(text,label) in enumerate(dataloader):predicted_label = model(text)loss = criterion(predicted_label,label)total_acc += (predicted_label.argmax(1)==label).sum().item()test_loss += loss.item()*label.size(0)total_count += label.size(0)return total_acc/total_count,test_loss/total_count

二、总结

Word2Vec为文本分类提供了有效的词级别特征表示，通过将词语映射到低维空间，保留了语义信息并减少了数据稀疏性。结合适当的分类模型，能够实现高效准确的文本分类任务。随着NLP技术的发展，Word2Vec可以与其他先进方法结合，进一步提升分类性能。