基于 FastAI 文本迁移学习的情感分类（93%+Accuracy）

前言

系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎
涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。

情感分析是指利用自然语言处理、文本分析、计算语言学和生物统计学，系统地识别、提取、量化和研究情感状态和主观信息。

语言模型通过学习来预测单词序列的概率。但为什么我们需要学习单词的概率呢？让我们通过一个例子来理解。我相信你一定用过谷歌翻译。出于不同的原因，我们都会用它将一种语言翻译成另一种语言。这是一个流行的 NLP 应用的例子，叫做机器翻译。在 “机器翻译 ”中，你需要从一种语言中输入一堆单词，然后将这些单词转换成另一种语言。现在，系统可能会给出许多潜在的翻译，您需要计算每种翻译的概率，以了解哪种翻译最准确。