NLP练习
案例介绍
文本数据预处理：
使用 CountVectorizer 将文本转换为特征向量（Bag of Words表示）。
使用 LabelEncoder 将标签转换为数值。
Dataset 和 DataLoader：
定义了 TextDataset 类来处理数据加载，将数据转换为 PyTorch tensor。
使用 DataLoader 来迭代训练集和测试集。
CNN 模型：
定义了一个简单的 CNN 模型，包括一个1D卷积层和一个全连接层。
Conv1d 是 PyTorch 中的1D卷积层，适合处理文本序列。
训练：
使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器来训练模型。
训练10个 epoch，并打印每个 epoch 的损失。
测试：
在测试集上评估模型的准确性。
NLP练习
案例介绍
代码解释：
文本数据预处理：
使用 CountVectorizer 将文本转换为特征向量（Bag of Words表示）。
使用 LabelEncoder 将标签转换为数值。
Dataset 和 DataLoader：
定义了 TextDataset 类来处理数据加载，将数据转换为 PyTorch tensor。
使用 DataLoader 来迭代训练集和测试集。
CNN 模型：
定义了一个简单的 CNN 模型，包括一个1D卷积层和一个全连接层。
Conv1d 是 PyTorch 中的1D卷积层，适合处理文本序列。
训练：
使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器来训练模型。
训练10个 epoch，并打印每个 epoch 的损失。
测试：
在测试集上评估模型的准确性。
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