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[PyTorch] 旅館評論情感分析實戰紀錄 (1)

接續之前旅館評論分類的工作，詳情請參閱《[PyTorch] 旅館評論情感分析實戰紀錄 (0)》這篇文章，我再次對原本的分類模型進行了簡單的改良。至於改良了什麼呢？還記得我在上一篇文章中提到我只是胡亂地將每個字斷開，個別給相異字一個 Index 去代表該字——簡單來講，就只是把文字資料轉成單個數字，好用來進行 Machine Learning。

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[Python] 使用 Gensim 套件將文字轉成向量（Word2Vec）

Gensim 介紹

在自然語言處理 (NLP) 的任務中，純文字的資料型態本身是相當難以進行處理的，尤其是在機器學習的任務當中。

試想：今天我們輸入圖像進行分類的訓練，我們可以使用『像素值』代表圖片的特徵進入模型當中進行訓練。但是文字呢？

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[PyTorch] 旅館評論情感分析實戰紀錄 (0)

『旅館評論情感分析』是一個適合訓練分類模型的自然語言處理（NLP）任務。今天是我隨意開始嘗試的第一天，於是我找了個 GitHub 上的旅館評論資料集專案，並訓練了一個由全連接層（fully-connected layer）組成的分類模型，並以 accuracy、precision、recall、F1-score 作為我的指標分數評估模型好壞。

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