从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章通过keras-bert库构建Bert模型，并实现微博情感分析。这篇文章将利用Keras构建Transformer或多头自注意机制模型，并实现商品论文的情感分析，在这之前，我们先构建机器学习和深度学习的Baseline模型，只有不断强化各种模型的实现，才能让我们更加熟练地应用于自身研究领域和改进。基础性文章，希望对您有所帮助！

一.数据预处理

1.数据集

2.中文分词

二.词云可视化分析

三.机器学习情感分析

四.CNN和TextCNN情感分析

1.CNN

2.TextCN

五.BiLSTM和BiGRU情感分析

1.BiLSTM

2.BiGRU

本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频及论文介绍，后面随

大家好，我是微学AI，今天给大家讲述一下 人工智能 (Pytorch)搭建 transform er 模型 ，手动搭建 transform er 模型 ，我们知道 transform er 模型 是相对复杂的 模型 ，它是一种利用自注意力机制进行序列建模的 深度学习 模型 。相较于 RNN 和 CNN， transform er 模型 更高效、更容易并行化，广泛应用于神经机器翻译、文本生成、问答等任务。 从2017年起，RNN系列网络逐渐被一个叫 Transform er 的网络替代，发展到现在 Transform er 已经成为自然语言处理中主流的 模型 了，而且由 Transform er 引来了一股大语言 模型 热潮。从B er t到GPT3，再到如今的ChatGPT。 Transform er 实现 了人类难以想象的功能，而且仍在不停发展。本文将基于 Transform er 的Encod er 部分， 实现 文本 情感分析 任务。 一、项目背景 网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览 商品 并购物，产生了海量的用户行为数据，用户对 商品 的 评论 数据对商家具有重要的意义。利用好这些碎片化、非结构化的数据，将有利于企业在电商平台上的持续发展，同时，对这部分数据进行分析，依据 评论 数据来优化现有产品也是大数据在企业经营中的实际应用。 分析产品：韶音 Aft er Shokz A er opex AS800骨传导蓝牙耳机运动无线耳骨传导耳机跑步骑行 环法特别版（A er opex AS800是Aft er Shokz韶音的网红新品，很多国内外 用 Python 做数据 商品 情感分析 （ 商品 评论 数据 情感分析 ） 现在，我们得到了一些关于XX 商品 的 评论 信息的数据，我们需要对这些 评论 信息的数据进行 情感分析 ； 机械压缩去词 分词处理（jieba分词） 去除停用词 LDA主题分析 环境： Python 3.6 + pandas0.24.2 以下文档中使用的文件可在网盘中下载： comment.csv 提取码：cbgh... 当前NLP和CV领域很重要的 模型 ~Google 提出的 Transform er 模型 ，用 Self Attention 的结构，取代了以往 NLP 任务中的 RNN 网络结构，在 WMT 2014 Englishto-G er man 和 WMT 2014 English-to-French两个机器翻译任务上都取得了当时 SOTA 的效果。 本课程隶属于自然语言处理(NLP)实战系列。自然语言处理(NLP)是数据科学里的一个分支，它的主要覆盖的内容是：以一种智能与高效的方式，对文本数据进行系统化分析、理解与信息提取的过程。通过使用NLP以及它的组件，我们可以管理非常大块的文本数据，或者执行大量的自动化任务，并且解决各式各样的问题，如自动摘要，机器翻译，命名实体识别，关系提取， 情感分析 ，语音识别，以及主题分割等等。一般情况下一个初级NLP工程师的工资从15万-35万不等，所以掌握NLP技术，对于 人工智能 学习者来讲是非常关键的一个环节。【超实用课程内容】 课程从自然语言处理的基本概念与基本任务出发，对目前主流的自然语言处理应用进行全面细致的讲解，包括文本分类，文本摘要提取，文本相似度，文本 情感分析 ，文本特征提取等，同时算法方面包括经典算法与 深度学习 算法的结合，例如LSTM，BiLSTM等，并结合京东电商 评论 分类、豆瓣电影摘要提取、今日头条舆情挖掘、饿了么 情感分析 等过个案例，帮助大家熟悉自然语言处理工程师在工作中会接触到的常见应用的实施的基本实施流程，从0-1入门变成自然语言处理研发工程师。 【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/25649 移动端：CSDN 学院APP（注意不是CSDN APP哦）本课程为录播课，课程2年有效观看时长，大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~【学员专享增值服务】 源码开放课件、课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识，自行修改、优化下载方式：电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/25649，点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载通过第二课时下载材料 在 机器学习 中，基线（ base line ）是一个简单、易于 实现 的基准 模型 ，用于与更复杂的 模型 进行性能比较。常见的基线 模型 包括随机分类器、最常见类别分类器、简单线性回归和常数预测等。基线 模型 在项目开始阶段建立，随后通过改进和优化算法以提高性能。在论文或比赛中，基线 模型 可以是未改进的系统、已有方法或由主办方提供的基准系统。通过与基线 模型 的对比，研究者可以评估其他 模型 的优劣，并在实际应用中取得更好的效果。 最后一次的学习笔记，使用的是预训练的b er t 模型 （如果原理不太理解的话，建议先把理论看一看，再来看代码会容易理解），b er t是 transform er s里的encod er 组成的， 模型 很大，参数也很多，所以选择用人家训练好的向量作为我们的embedding层，固定（而不训练） transform er ，只训练从 transform er 产生的表示中学习的 模型 的其余部分。我们这次使用的是双向的GRU 模型 ，它是LSTM的变形，比LSTM参数要少很多，用GRU来提取从B er t embedding后的特征。最后在fc层上输出最 文章目录准备数据搭建 模型 训练 模型 推断完整代码 在本笔记本中我们将使用在本论文中介绍的 Transform er 模型 。具体来说，我们将使用来自这篇论文中的B ER T(Bidirectional Encod er Representations from Transform er s) 模型 。 Transform er 模型 比之前笔记中介绍的任何 模型 都要大得多。因此，我们将使用 transform er s library获得预先训练的 transform er s，并使用它们作为我们的嵌入层。我们将冻结(而不是训练) transform er 17行代码跑最新NLP 模型 ?你也可以!本次作者评测所需(防吓退)一台可以上网的电脑基本的 python 代码阅读能力，用于修改几个 模型 参数对百度中文NLP最新成果的浓烈兴趣训练 模型 ：Senta 情感分析 模型 基本简介Senta是百度NLP开放的中文 情感分析 模型 ，可以用于进行中文句子的 情感分析 ，输出结果为{正向/中性/负向}中的一个，关于 模型 的结构细节，请查看Senta----github.com/Padd... 情感分析 ：又称为倾向性分析和意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，其中 情感分析 还可以细分为情感极性（倾向）分析，情感程度分析，主客观分析等。 情感极性分析的目的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于不同的情感倾向。 背景交代：爬虫京东商城某一品牌红酒下所有 评论 ，区分好评和差评，提取特征词， 本专栏开始，作者正式研究 Python 深度学习 、神经网络及 人工智能 相关知识。前一篇文章利用K er as构建 深度学习 模型 并 实现 了 情感分析 。这篇文章将介绍 Transform er 基础知识，并通过K er as构建多头自注意力（ Transform er ） 模型 ， 实现 IMDB电影影评数据 情感分析 。基础性文章，希望对您有所帮助！...