情感分析是自然语言处理（NLP）和会话人工智能的一个子领域，专注于通过NLP技术提取有意义的用户情感并为其分配分数。它帮助理解用户对特定服务和产品的情感和意见，从而对改进业务逻辑和组织的整体利润产生重大影响，因为它揭示了客户的偏好。在本文中，将探讨如何使用NLP和迁移学习来分析IMDB评论的情感分析。
情感分析可以通过文本预处理使用标准的NLP程序，并应用语言理解算法来预测用户情感。本教程将让亲身体验使用NLP实践和迁移学习来分析IMDB电影评论的情感。
使用的数据库是IMDB大型电影评论数据库。在开始之前，需要准备以下库：PyTorch和Torchtext，以及FastAI。
在自然语言处理中的任何数据驱动问题陈述之前，处理数据是最繁琐且关键的任务。在分析IMDB评论时，将处理大量数据。PyTorch的Torchtext库为大型数据集提供了文本预处理功能，只需几行代码即可完成！
textdata = data.Field(lower=True, tokenize=spacy_tok)
在IMDB评论的NLP文本预处理部分之后，将专注于准备数据以供语言建模。让准备数据！
modeldata = LanguageModelData(PATH, textdata, **FILES, bs=64, bptt=70, min_freq=10)
FastAI是一个专为微调预训练模型而设计的库，它专注于开发具有预训练权重的语言模型，这些模型可以针对特定任务数据集进行微调。
现在，让看看上述代码行中的参数所代表的含义：
- PATH - 指定数据集保存的位置。
- text data - 在第一步中预处理的文本数据。
- *FILES - 将数据集转换为键值对或字典数据类型。
- bs - 批处理大小。
- bptt - 反向传播通过时间，用于更新循环神经网络（如LSTM）中的权重的训练算法。
- min_freq - 最低可能的词频值，低于此值的词将被归类为未分类。
预训练模型在大量文本语料库上进行训练，非常强大和稳健。称之为迁移学习，即使用这样的预训练模型并对其进行微调以适应特定任务。简而言之，将模型获得的知识转移到微调和实现次要用例的任务上。
将在这里使用一个预训练模型来进行情感分析任务，因为它将比传统的Scikit-learn模型提供更好的结果，并且更加稳健、错误更少。
learner = modeldata.get_model(opt_fn, em_sz, nh, nl,dropouti=0.05, dropout=0.05, wdrop=0.1, dropoute=0.02, dropouth=0.05)
让看看get_model函数给出的参数所映射的含义：
- opt_fn - 优化器函数通过使用dropout和正则化的组合来优化模型性能。
- em_sz - 嵌入层的大小，通常定义了该层对每个词的输出向量的大小。
- nh - 神经网络的秘诀，nh是隐藏层的数量。
- nl - 想要的自定义神经网络中的层数。
- dropout - dropout值，默认为0.05到0.1。
- dropouti, wdrop, dropoute, dropouth - 时间参数可以忽略。
现在，预训练模型已经用数据进行了训练，并用理想的参数进行了拟合，是时候对其进行微调以进行情感分析任务，并查看性能了！
model = text_classifier_learner(textdata, AWD_LSTM, drop_mult=0.5)
model.freeze_to(-3)将模型冻结到第3个最底层，并进行拟合，解冻，并重复相同的过程，直到整个训练完成！
最后一步是评估数据的性能，这是关于分析IMDB评论的NLP。现在已经微调和训练了模型，迁移学习部分已经结束，让看看模型的工作情况！
model.load('first')
model.predict("This is by far the best sci-fi thriller. Enjoyed a lot!")
运行这个并查看结果：
(Category pos, tensor(1), tensor([7.5679e-04, 9.9456e-01]))