本文参考自https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch?tab=readme-ov-file，https://github.com/leerumor/nlp_tutorial?tab=readme-ov-file，https://zhuanlan.zhihu.com/p/73176084，是为了进行NLP的一些典型

构建词语字典 def build_vocab(file_path, tokenizer, max_size, min_freq):# 定义词汇表字典：使用 vocab_dic = {} 初始化一个空字典，用于存储每个词及其出现频率vocab_dic = {}with open(file_path, 'r', encoding='UTF-8') as f:for line in tqdm(f):l

目录 简介TFIDF朴素贝叶斯分类器 贝叶斯公式贝叶斯决策论的理解极大似然估计朴素贝叶斯分类器TextRNNTextCNNTextRCNNFastTextHANHighway Networks 简介 通常，进行文本分类的主要方法有三种： 基于规则特征匹配的方法（如根据喜欢，讨厌等特殊词来评判情感，但准确率低，通常作为一种辅助判断的方法）基于传统机器学习的方法（特征工程 + 分类算法

python pytorch- TextCNN TextRNN FastText Transfermer 文本情感分类实战（附数据集，代码皆可运行） 注：本次实验，主要注重代码实现这些模型，博主的数据集质量较差，模型评估效果并不是十分理想，后续同学们可以自行使用自己的数据集去运行这些模型，训练自己的优质模型。数据集我会上传到我得资源当中，大家可以自行下载。 最近博主做了基于深度学习的文本情感分