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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/wzjs/73793.html

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