NLP使用SST-2数据集实例

NLP中使用SST-2数据集是进行情感分类任务的常见实例。SST-2数据集是由斯坦福大学发布的一个二分类情感分类数据集，用于判断给定句子的情感是积极还是消极。数据集中的句子来自于电影评论，每个句子都被标注为0（消极）或1（积极）。

以下是一个使用SST-2数据集进行情感分类的实例：

数据准备：首先，需要下载SST-2数据集并将其加载到电脑上。SST-2数据集包含训练集和测试集，可以分别保存为train.tsv和test.tsv文件。
数据读取：使用Python的pandas库读取train.tsv文件，并将句子和标签分别存储在两个列表中。

import pandas as pd

df_train = pd.read_csv('train.tsv', sep='\t')
sentences_train = df_train['sentence'].tolist()
labels_train = df_train['label'].tolist()

数据预处理：对句子进行文本预处理，例如去除标点符号、转换为小写等。

import re
import string

def preprocess_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub('['+string.punctuation+']', '', text)
    return text

sentences_train = [preprocess_text(sentence) for sentence in sentences_train]

特征提取：将文本转换为特征向量，常用的方法是词袋模型或词嵌入模型。这里以词袋模型为例，使用CountVectorizer进行特征提取。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer = CountVectorizer()
features_train = vectorizer.fit_transform(sentences_train)

模型训练：选择一个合适的机器学习模型，例如逻辑回归、支持向量机等，对特征向量进行训练。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(features_train, labels_train)

模型评估：使用测试集对模型进行评估，可以计算准确率、精确率、召回率等指标。

df_test = pd.read_csv('test.tsv', sep='\t')
sentences_test = df_test['sentence'].tolist()
labels_test = df_test['label'].tolist()

sentences_test = [preprocess_text(sentence) for sentence in sentences_test]
features_test = vectorizer.transform(sentences_test)

predictions = model.predict(features_test)

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score

accuracy = accuracy_score(labels_test, predictions)
precision = precision_score(labels_test, predictions)
recall = recall_score(labels_test, predictions)

print("Accuracy:", accuracy)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)

以上是一个使用SST-2数据集进行情感分类的示例。通过以上步骤，可以构建一个基本的情感分类模型，并对其进行评估和调优