abilstm_att's Introduction

ABiLSTM_Att

融合对抗与注意力机制的Bi-LSTM网络在景区评论情感分析中的应用

情感分类流程

0、数据标注，规范语句结构
1、word2vec词向量训练
2、使用标注语句进行模型训练
3、使用未标注语句进行情感预测
4、结合预测值生成评价分数

环境配置

Python 3.8.12
Tensorflow 2.3.0
Gensim 4.1.2
Jieba 0.42.0

数据目录

数据目录结构如下：

.
├── data # 语料
│   ├── 2class
│   │    ├── JD_MixedTrain.csv
│   │    ├── reviews_wuhan_labeled_plus.csv 
│   │    └── reviews_wuhan_labeled.csv
│   ├── 3class
│   │     ├── reviews_wuhan_labeled_plus.csv
│   │     └── reviews_wuhan_labeled.csv
│   ├── corpus
│   │     └──reviews_wuhan_seg.txt
|   └── result
|
├── logs # 日志文件
│
├── model_load # 预训练模型路径
│   ├── xxxxx
│   └── xxxxx
│
├── model_save # 训练模型保存路径
│   ├── xxxxx
│   └── xxxxx
│
├── stopwords # 停用词
│   └── hit_stopwords.txt   # https://github.com/goto456/stopwords
│
├── word2vec
│   ├── sgns.weibo.bigram-char
│   │   └── sgns.weibo.bigram-char # https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors
│   ├── gensim_word2vec.ipynb
│   └── xxxx
│
├── config.py
├── dataSet.py
├── main_load.ipynb
├── main_save.ipynb
├── model.py
├── README.md
└── tools.py