自然语言处理之RNN实现情感分类
前言
IMDB数据集经过分词处理后需要进行额外的预处理，包括将Token转换为index id，并统一文本序列长度。使用MindSpore.dataset接口进行预处理操作，包括text.Lookup和PadEnd接口。此外，还需要将label数据转换为float32格式。
模型构建
情感分类的模型结构设计，包括使用 nn.Embedding 层加载Glove词向量将输入文本转为向量表示，然后使用LSTM循环神经网络进行特征提取，最后连接至一个全连接层进行分类。整体模型结构为 nn.Embe
RNN(循环神经网络)
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的神经网络。下图为RNN的一般结构：
dding -> nn.LSTM -> nn.Dense。
损失函数与优化器
完成模型主体构建后，首先根据指定的参数实例化网络；然后选择损失函数和优化器。针对本节情感分类问题的特性，即预测Positive或Negative的二分类问题，我们选择nn.BCEWithLogitsLoss(二分类交叉熵损失函数)。
模型训练
模型训练的一般逻辑，包括读取数据、进行正向传播和反向传播更新权重，最后返回损失值。接下来将使用tqdm库设计一个训练一个epoch的函数，用于训练过程和损失的可视化。
总结
使用MindSpore框架实现基于RNN的情感分类任务。包括数据集准备、模型构建、训练与评估、模型保存和预测等全流程。重点介绍了在数据预处理、模型定义和训练细节方面的实现方法。
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