文章目录
- 任务介绍
- 数据概览
- 注意事项
- 数据处理
- 代码准备
- 模型构建与训练
- 模型类构建
- 数据集构建
- 数据批处理
- 模型参数查看
- 模型训练
- 结果推理与评估
- 模型推理
- 准确率评估
- 附录
任务介绍
在当今信息爆炸的时代，互联网上充斥着海量的文本数据，如社交媒体评论、产品评价、新闻报道等。这些文本数据中蕴含着用户的情感倾向，对于企业、政府机构以及研究人员来说，具有极高的价值。通过情感分析，可以了解消费者对产品或服务的满意度，监测公众对社会事件的态度，为决策提供有力支持。因此，情感分析项目应运而生，旨在从文本数据中自动识别和提取情感信息，帮助企业更好地理解用户需求，优化产品和服务，提升品牌形象。
数据概览
本次任务的数据集是
注意事项
本文代码如果正常复制粘贴到notebook类编辑器即可直接运行，若是复制到文本编辑器，根据报错将一些直接打出的变量增加一个print即可。
数据处理
代码准备
这段代码主要导入了数据集，还有bert预训练模型和分词器。
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)
