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：

1. 读取Batch数据。
2. 进行正向传播和反向传播，更新模型参数。
3. 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：

1. 读取Batch数据。
2. 正向计算预测结果。
3. 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：

1. 分词处理输入句子。
2. 查找词表获取索引ID。
3. 转换为Tensor，输入模型进行预测。
4. 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。