1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie głębokie dla tekstu z PyTorch
Connected

ćwiczenie

Zbuduj model CNN do analizy tekstu

PyBooks z powodzeniem zbudowało silnik rekomendacji książek. Kolejnym zadaniem jest implementacja modelu analizy sentymentu, który pomoże zrozumieć opinie użytkowników i lepiej poznać ich preferencje czytelnicze.

Do klasyfikacji danych tekstowych (recenzji książek) na podstawie sentymentu użyjesz modelu konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN).

Biblioteki torch, torch.nn jako nn oraz torch.nn.functional jako F zostały już załadowane.

Instrukcje

100 XP
  • Zainicjalizuj warstwę osadzeń (embedding) w metodzie __init__().
  • W metodzie forward() zastosuj warstwę konwolucyjną self.conv do osadzonego tekstu embedded.
  • W metodzie forward() zastosuj funkcję aktywacji ReLU do tej warstwy.