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代码和报告均为本人自己实现（实验满分），只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主

有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~

案例简介

情感分析旨在挖掘文本中的主观信息，它是自然语言处理中的经典任务。在本次任务中，我们将在影评 文本数据集（Rotten Tomato）上进行情感分析，通过实现课堂讲授的模型方法，深刻体会自然语言处 理技术在生活中的应用。 同学们需要实现自己的情感分析器，包括特征提取器（可以选择词袋模型、词向量模型和预训练模 型）、简单的线性分类器以及梯度下降函数。随后在数据集上进行训练和验证。我们提供了代码框架， 同学们只需补全 model.py 中的两个函数。

数据说明

我们使用来自Rotten Tomato的影评文本数据。其中训练集 data_rt.train 和测试集 data_rt.test 均 包含了3554条影评，每条影评包含了文本和情感标签。示例如下：

其中， +1 表示这条影评蕴涵了正面感情，后面是影评的具体内容。

文本特征提取 

 TODO：补全 featureExtractor 函数 在这个步骤中，同学们需要读取给定的训练和测试数据集，并提取出文本中的特征，输出特征向量。同学们需要实现词袋模型、词向量模型和预训练模型（选做）来生成句子表示，并对比不同方法的表现有何差异。

Bag of Words得到句子的0-1向量（选做：用TFIDF计算句子向量）

Word2Vec词向量求和/取平均（选做：实现Doc2Vec[1]）

使用BERT得到[CLS]向量/词的隐状态取平均（选做）

训练分类器 

TODO：补全 learnPredictor 函数 我们提供的训练数据集中，每句话的标签在文本之前，其中 +1 表示这句话蕴涵了正面感情， -1 表示这 句话蕴涵了负面感情。因此情感分析问题就成为一个分类问题。

同学们需要实现一个简单的线性分类器，并推导出相应的梯度下降函数。

实验与结果分析

在训练集上完成训练后，同学们需要在测试集上测试分类器性能。本小节要求同学们画出训练集上的损 失函数下降曲线和测试集的最终结果（损失函数、准确率），并对结果进行分析。 

评分要求

同学们需要提交源代码和实验报告。实验报告中应包含以下内容： 对hinge loss反向传播的理论推导，请写出参数的更新公式。 对实验结果的分析，请描述采用的模型结构、模型在训练集上的损失函数下降曲线和测试集的最终 结果，并对结果进行分析。分析可以从模型的泛化能力、参数对模型性能的影响以及不同特征的影 响等方面进行。 

[1] Distributed Representations of Sentences and Documents. https://arxiv.org/pdf/1405.4053.pdf

实验结果

1，反向传播推导

2，文本特征提取 

2.1 使用 BOW 作为特征

2.2 使用 N-gram 作为特征

 从图中可以看出 loss 曲线不管是训练还是训练的 loss 都在下降，跟前面的情况类似，也是训练的 loss 下降很快，而测试的 loss 下降较为平缓。从准确率图来看训练的也几乎饱满，测试也是随着周期变大达到最高，最终 test 的错误值为 0.238，达到新低。可以看出我们调参的方法非常有效，通过对多个学习率的运行，找出了对于每个级别的最佳超参数，并且精准把控训练轮数达到最优结果。

2.3 使用 BERT 得到[CLS]向量作为特征

3，总结三种方法对比差异：

这三种方法使用了不同的特征提取方式,导致最终结果的差异。让我详细解释一下可能的区别和影响。