基于Bi-LSTM的海量文本情感分类实
案例介绍
引入 bert-base-chinese 预训练模型进行全量数据（逾 21 万条）的下游任务微调。针对原始数据集正负样本极度不平衡的痛点优化了评估策略，最终在测试集上取得了 89.36% 的准确率（Accuracy）和 77.08% 的宏平均 F1-Score，精准识别出长尾的负面及中立评价。
独立打通了从数据清洗（Pandas）、批次化处理（DataLoader）、训练评估到模型本地化保存的完整 NLP 流水线。并以此为基础封装了轻量级的交互式推理脚本，实现了从任意相关文本输入到情感标签及置信度输出的实时预测。
基于Bi-LSTM的海量文本情感分类实
案例介绍
基于 PyTorch 的 Bi-LSTM + Attention 作为基线模型（Baseline）。实现了中文字符级词表构建、序列截断与填充等数据预处理链路，验证了时序模型与注意力机制在中文情感分类上的有效性。
引入 bert-base-chinese 预训练模型进行全量数据（逾 21 万条）的下游任务微调。针对原始数据集正负样本极度不平衡的痛点优化了评估策略，最终在测试集上取得了 89.36% 的准确率（Accuracy）和 77.08% 的宏平均 F1-Score，精准识别出长尾的负面及中立评价。
独立打通了从数据清洗（Pandas）、批次化处理（DataLoader）、训练评估到模型本地化保存的完整 NLP 流水线。并以此为基础封装了轻量级的交互式推理脚本，实现了从任意相关文本输入到情感标签及置信度输出的实时预测。
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