人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客 

在PyTorch中实现中文情感分析算法通常涉及以下几个步骤：数据预处理、模型定义、训练和评估。下面是一个简单的实现示例，使用LSTM模型进行中文情感分析。

1. 数据预处理

首先，我们需要对中文文本进行分词，并将文本转换为数值形式（如词向量）。可以使用jieba进行分词，并使用torchtext或自定义的词汇表将词语转换为索引。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
import jieba# 示例数据
data = [("我非常喜欢这个电影", "positive"),("这个电影太糟糕了", "negative"),("这部电影真的很棒", "positive"),("我不喜欢这个电影", "negative"),("这部电影让我感动", "positive"),("这部电影太无聊了", "negative"),("演员表演非常出色", "positive"),("剧情太差了", "negative"),("画面非常精美", "positive"),("完全不值得看", "negative")
]# 分词函数
def tokenize(text):return list(jieba.cut(text))# 构建词汇表
tokenizer = get_tokenizer(tokenize)
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, [text for text, label in data]), specials=["<unk>"])
vocab.set_default_index(vocab["<unk>"])# 将文本转换为索引
def text_to_indices(text):return [vocab[token] for token in tokenizer(text)]# 将标签转换为数值
label_to_index = {"positive": 1, "negative": 0}# 预处理数据
processed_data = [(text_to_indices(text), label_to_index[label]) for text, label in data]# 定义LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, bidirectional, dropout):super(LSTMModel, self).__init__()self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=n_layers, bidirectional=bidirectional,dropout=dropout)self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2 if bidirectional else hidden_dim, output_dim)self.dropout = nn.Dropout(dropout)def forward(self, text):embedded = self.dropout(self.embedding(text))  # [sequence_length, batch_size, embedding_dim]output, (hidden, cell) = self.lstm(embedded)hidden = self.dropout(torch.cat((hidden[-2, :, :], hidden[-1, :, :]), dim=1))  # [batch_size, hidden_dim * 2]return self.fc(hidden)  # [batch_size, output_dim]# 超参数
VOCAB_SIZE = len(vocab)
EMBEDDING_DIM = 100
HIDDEN_DIM = 256
OUTPUT_DIM = 1
N_LAYERS = 2
BIDIRECTIONAL = True
DROPOUT = 0.5# 初始化模型
model = LSTMModel(VOCAB_SIZE, EMBEDDING_DIM, HIDDEN_DIM, OUTPUT_DIM, N_LAYERS, BIDIRECTIONAL, DROPOUT)# 损失函数和优化器
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())# 训练函数
def train(model, data, optimizer, criterion, epochs=10):model.train()for epoch in range(epochs):total_loss = 0for text, label in data:text = torch.tensor(text).unsqueeze(1)  # [sequence_length, batch_size=1]label = torch.tensor([label], dtype=torch.float32)  # [batch_size=1]optimizer.zero_grad()predictions = model(text).squeeze(0)  # [batch_size=1]loss = criterion(predictions, label)loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item()print(f'Epoch: {epoch + 1}, Loss: {total_loss / len(data)}')# 训练模型
train(model, processed_data, optimizer, criterion, epochs=20)# 预测函数
def predict_sentiment(model, sentence):model.eval()with torch.no_grad():text = torch.tensor(text_to_indices(sentence)).unsqueeze(1)  # [sequence_length, batch_size=1]prediction = torch.sigmoid(model(text).squeeze(0))  # [batch_size=1]return "positive" if prediction.item() > 0.5 else "negative"# 测试模型
test_sentences = ["这个电影真的很棒","这部电影太无聊了","演员表演非常出色","完全不值得看"
]for sentence in test_sentences:print(f'Sentence: {sentence}, Predicted sentiment: {predict_sentiment(model, sentence)}')

1. 数据预处理：

   • 使用 jieba 对中文文本进行分词。

   • 使用 torchtext 构建词汇表，并将文本转换为索引。

   • 将标签转换为数值（positive 为1，negative 为0）。

2. 模型定义：

   • 使用 LSTM 模型进行情感分析。

   • 模型包括嵌入层、LSTM 层和全连接层。

3. 训练：

   • 使用二元交叉熵损失函数（BCEWithLogitsLoss）和 Adam 优化器。

   • 训练模型 20 个 epoch。

4. 预测：

   • 使用训练好的模型对新的句子进行情感预测。