步骤如下：
- 数据集：找到一个中文电影评论数据集，可以从以下网站下载:
- https://www.aclweb.org/anthology/O18-2012/
- https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/ChnSentiCorp_htl_all/intro.ipynb
- 数据预处理：将数据集分为训练集和测试集，并进行数据清洗、分词等预处理。
- 构建模型：使用 PyTorch 框架构建一个情感分类模型，可以使用 LSTM 或 Transformer 等深度学习模型。
- 训练模型：使用训练集对模型进行训练。
- 测试模型：使用测试集评估模型的性能。
以下是一个简单的模型结构示例：
class SentimentClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_classes): super(SentimentClassifier, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes) def forward(self, x): embedded = self.embedding(x) output, _ = self.lstm(embedded) last_output = output[:, -1, :] logits = self.fc(last_output) return logits
这个模型使用了一个 Embedding 层来嵌入输入数据，然后使用一个 LSTM 层进行序列建模，最后通过全连接层输出对每个类别的分类概率。
