NLP实验三：自然语言处理的应用——基于mindspore的情感分类实验

实验目的

使用SentimentNet实现情感分类（基于华为云mindspore框架）

实验内容

1. 安装Annaconda
2. 安装MindSpore
3. 安装Jupyter Notebook
4. 运行SentimentNet网络

实验过程

安装Annaconda：

首先要知道什么是Annconda——Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。

conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
所以说这个东西其实就是一个可以自由组装的工具包，可以类比于一个虚拟机，我可以在我现有的安装了Annaconda的机器上随意安装任何版本的Python环境而互不干扰。
选择清华大学的独立镜像网站
根据自己的机器配置来选择下载版本:

安装配置过程这里省略。

Mindspore框架配置：

首先使用Annaconda创建一个专为此次实验的环境：

conda create -n SentimentNet python=3.7.5

这个时候下面应该有这个目录：

进入.conda（默认隐藏的）文件夹，内容如下：

这个envs就是我们创建的虚拟环境的目录：
进入envs，会看到如下所示：

可以清楚地看到有我们刚才创建的环境SentimentNet
这里我使用的是Pycharm，但对于任何IDE应该都适用。
创建一个Pycharm项目，选择先前配置的解释器：

点击右侧… ：

添加一个conda环境，同样点击右侧… ：

选取最开始创建地SentimentNet目录下的python.exe文件并确定，然后创建项目即可
在下面终端中激活环境：

conda activate SentimentNet

在终端执行下列命令安装mindspore1.2.0：

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.2.0/MindSpore/cpu/windows_x64/mindspore-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、安装Jupyter Notebook（这里直接使用这个会更方便）
执行下列命令：

pip install Jupyter Notebook

安装完成后执行下列命令：

jupyter notebook

这时会打开你的浏览器，进入如下界面：

然后按照要求把文件夹、数据集都在目录中放好，打开nlp_application.ipynb文件就可以快乐的执行了！

结果展示

这里只给出训练和验证的结果：

根据以上一段代码的输出可以看到，在经历了10轮epoch之后，使用验证的数据集，对文本的情感分析正确率在84%左右，达到一个基本满意的结果。

全部代码

点击此处获取所有代码