MLP构建的文本情感分类器

该情感分类模型采用MLP（多层感知机）作为基础，结合线性层、激活函数以及Softmax函数构建深度神经网络结构。在训练过程中，利用交叉熵损失函数进行模型优化，并借助Adam优化算法实现自动学习率调整。训练过程中，精心监测损失值，每经过3000步便对校验集进行验证，以确保模型的鲁棒性和性能。该情感分类器可广泛应用于文本情感分析，通过准确率和损失值的评估，深度洞察文本情感的复杂变化。涵盖数据收集、预处理、模型构建、训练、测试、性能观察等多个关键步骤，为情感分析领域提供强大支持。