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Pytorch-RNN-text-classification

RNN短文本分类模型 支持多类别高效处理

Pytorch-RNN-text-classification是一个多类别短文本分类模型,基于RNN架构设计。该项目使用Pytorch实现,集成词嵌入、LSTM(或GRU)和全连接层。模型支持GloVe预训练词向量,采用交叉熵损失函数和Adam优化器。通过零填充和PackedSequence技术处理mini-batch,提高训练效率。项目包含数据预处理和训练脚本,方便研究人员快速应用于实际文本分类任务。

基于RNN的短文本分类

  • 这是用于多类短文本分类。
  • 模型使用词嵌入、LSTM(或GRU)和全连接层通过Pytorch构建。
  • 通过零填充创建小批量,并使用torch.nn.utils.rnn.PackedSequence进行处理。
  • 交叉熵损失 + Adam优化器。
  • 支持预训练词嵌入(GloVe)。

模型

  • 嵌入 --> 丢弃 --> LSTM(GRU) --> 丢弃 --> 全连接层。

预处理

python preprocess.py

训练

  • 以下命令开始训练。使用-h运行可查看可选参数。
python main.py
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