基于Google的预训练模型XLNet实现电商情感多分类任务

前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

我的项目环境：

• 平台：Windows10
• 语言环境：python3.7
• 编译器：PyCharm
• PyTorch版本：1.8.1

项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】

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一、基于Google的预训练模型XLNet实现电商情感多分类任务

本项目是使用谷歌XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding一文中提出的XLNet模型进行文本情感分析，针对数据为购物评价信息，可以判断出语料所含情感的积极性，实现思路就是针对评价进行二分类，也就是简单的指出评价是正面的还是负面的。

XLNet 模型是在 2019 年 10 年由 CMU 和 Google 大脑团队在 NIPS 顶会上联合发布，是 Bert 模型不到一年之后又一刷爆榜单的模型。XLNet 一共在 20 个 NLP 任务