Python 用AllenNLPPyTorch训练文本情感分类器

本文实例为大家分享了使用RNN进行文本分类，python代码实现，供大家参考，具体内容如下1、本博客项目由来是oxford 的nlp 深度学习课程第三周作业，作业要求使用LSTM进行文本分类。

加载Gutenberg语料库； 过滤停用词； 构建词袋模型：一篇文档是有其中的词构成的一个集合（袋子）； 词频分析：NLTK中的FreqDist类可以将单词封装成字典。 分类器部分代码见《Python

谷歌BERT文本分类教程

在Keras中实现的文本分类模型，包括：FastText，TextCNN，TextRNN，TextBiRNN，TextAttBiRNN，HAN，RCNN，RCNNVariant等。

这是使用BERT进行序列注释和文本分类的模板代码，方便大家将BERT用于更多任务。欢迎使用这个BERT模板解决更多NLP任务，然后在这里分享你的结果和代码。

视频车辆检测比较高,图片车辆检测命中率低一点,自己训练的,感兴趣的同学可以试试

为增加向量空间模型的文本语义信息，提出三元组依存关系特征构建方法，将此方法用于文本情感分类任务中。三元组依存关系特征构建方法在得到完整依存解析树的基础上，先依据中文语法特点，制定相应规则对原有完整树进

停用词表对中文文本停用词表对中文文本情感分类的影响.pdf情感分类的影停用词表对中文文本情感分类的影响.pdf响.pdf

主要针对行人检测，进行训练，能很好的掌握svm基本原理，并且很好了解svm

本项目采用textcnn卷积神经网络对文本进行情感分析，实现了高效的文本情感识别。源码分享为基于Python 3.6.5+Pytorch的编程，为计算机编程爱好者提供一份高质量的代码实现。