TextCNN项目 P20 情感分析模型训练和预测
上节课当中,我们实现了数据加载的改造,这也是这个项目改造中,最麻烦的一块内容。接下来,我们继续修改后面的逻辑代码。
代码示例
1、训练代码修改
这个项目中,id2label只有三个分类,我们就直接写到配置项里面了。
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接下来就可以开始训练了,还是老方法,也是把数据和代码,传到Kaggle上进行训练,训练完后,选一个效果比较好的模型参数文件下载下来,这一步大家自己完成。
我在课前测试的,最高的准确率是0.8667,效果还是很不错的。
2、模型文件修改
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3、预测数据修改
情感分类的输入部分,是“问题+回复”两部分,所以我们在传参的时候,可以问题和答案放到一个列表里面,作为一条完整的样本数据。
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4、批量预测
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那到目前为止,我们的情感分析的模型就改造完了。最后,跟前面分类一样,我们也需要把模型封装成,业务方可以直接调用的包,这块内容我们放到下节课再来处理。
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