随着在线社交媒体和评论平台的激增，大量的意见数据被记录下来，具有支持决策过程的巨大潜力。情感分析研究人们在其生成的文本中的情感，例如产品评论、博客评论和论坛讨论。它在政治（例如，公众对政策的情绪分析）、金融（例如，市场情绪分析）和市场营销（例如，产品研究和品牌管理）等领域有着广泛的应用。
由于情绪可以被分类为离散的极性或尺度（例如，积极和消极），我们可以将情绪分析视为文本分类任务，它将可变长度的文本序列转换为固定长度的文本类别。在本章中，我们将使用斯坦福的大型电影评论数据集进行情感分析。它由一个训练集和一个测试集组成，其中包含从 IMDb 下载的 25000 条电影评论。在这两个数据集中，“正面”和“负面”标签的数量相等，表明不同的情绪极性。
16.1.1。读取数据集
首先，在路径中下载并解压这个 IMDb 评论数据集 ../data/aclImdb。
Downloading ../data/aclImdb_v1.tar.gz from http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/aclImdb_v1.tar.gz...
接下来，阅读训练和测试数据集。每个示例都是评论及其标签：1 表示“正面”，0 表示“负面”。
#@save
def read_imdb(data_dir, is_train):
"""Read the IMDb review dataset text sequences and labels."""
data, labels = [], []
for label in ('pos', 'neg'):
folder_name = os.path.join(data_dir, 'train' if is_train else 'test',
label)
for file in os.listdir(folder_name):
with open(os.path.join(folder_name, file), 'rb') as f:
review = f.read().decode('utf-8').replace('\n', '')
data.append(review)
labels.append(1 if label == 'pos' else 0)
return data, labels
train_data = read_imdb(data_dir, is_train=True)
print('# trainings:', len(train_data[0]))
for x, y in zip(train_data[0][:3], train_data[1][:3]):
print('label:', y, 'review:', x[:60])
# trainings: 25000
label: 1 review: Henry Hathaway was daring, as well as enthusiastic, for his
label: 1 review: An unassuming, subtle and lean film, "The Man in the White S
label: 1 review: Eddie Murphy really made me laugh my ass off on this HBO sta
#@save
def read_imdb(data_dir, is_train):
"""Read the IMDb review dataset text sequences and labels."""
data, labels = [], []
for label in ('pos', 'neg'):
folder_name = os.path.join(data_dir, 'train' if is_train else 'test',
label)
for file in os.listdir(folder_name):
with open(os.path.join(folder_name, file), 'rb') as f:
review = f.read().decode('utf-8').replace('\n', '')
data.append(review)
labels.append(1 if label == 'pos' else 0)
return data, labels
train_data = read_imdb(data_dir, is_train=True)
print('# trainings:', len(train_data[0]))
for x, y in zip(train_data[0][:3], train_data[1][:3]):
print('label:', y, 'review:', x[:60])
# trainings: 25000
label: 1 review: Henry Hathaway was daring, as well as enthusiastic, for his
label: 1 review: An unassuming, subtle and lean film, "The Man in the White S
label: 1 review: Eddie Murphy really made me laugh my ass off on this HBO sta
16.1.2。预处理数据集
将每个单词视为一个标记并过滤掉出现次数少于 5 次的单词，我们从训练数据集中创建了一个词汇表。
标记化后，让我们绘制以标记为单位的评论长度直方图。
正如我们所料，评论的长度各不相同。为了每次处理一小批此类评论，我们将每个评论的长度设置为 500，并进行截断和填充，这类似于第 10.5 节中机器翻译数据集的预处理 步骤。
torch.Size([25000, 500])
16.1.3。创建数据迭代器
现在我们可以创建数据迭代器。在每次迭代中，返回一小批示例。
X: torch.Size([64, 500]) , y: torch.Size([64])
# batches: 391
