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张兴宇
2026-04-30 16:02:56 +08:00
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config.py
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@@ -14,21 +14,21 @@ VECTORIZER_TYPE = 'tfidf' # 'tfidf' 或 'bow'（向量化方式）
# ==================== 模型相关 ==================== # ==================== 模型相关 ====================
MODEL_TYPE = 'mlp' # 'mlp' 或 'lr'（模型类型） MODEL_TYPE = 'mlp' # 'mlp' 或 'lr'（模型类型）
HIDDEN_SIZE = 64 # MLP隐藏层大小（LR忽略） HIDDEN_SIZE = 60 # MLP隐藏层大小（LR忽略）
NUM_CLASSES = 2 # 类别数（正面/负面二分类） NUM_CLASSES = 2 # 类别数（正面/负面二分类）
KEEP_PROB = 1.0 # Dropout保留概率（LR忽略，设为1即可） KEEP_PROB = 1.0 # Dropout保留概率（LR忽略，设为1即可）
# ==================== 训练相关 ==================== # ==================== 训练相关 ====================
LEARNING_RATE = 0.05 # 学习率 LEARNING_RATE = 0.05 # 学习率
NUM_EPOCHS = 100 # 训练轮数 NUM_EPOCHS = 100 # 训练轮数
BATCH_SIZE = 64 # 批次大小 BATCH_SIZE = 50 # 批次大小
# ==================== 类别权重（解决数据不平衡问题）==================== # ==================== 类别权重（解决数据不平衡问题）====================
USE_CLASS_WEIGHT = True # True=启用类别权重, False=不启用（对比用） USE_CLASS_WEIGHT = True # True=启用类别权重, False=不启用（对比用）
# 权重计算公式: n_samples / (n_classes * n_class_i) # 权重计算公式: n_samples / (n_classes * n_class_i)
# 正面评论多所以权重小，负面评论少所以权重大 # 正面评论多所以权重小，负面评论少所以权重大
CLASS_WEIGHT_POS = 0.73 # 正面类权重（自动计算） CLASS_WEIGHT_POS = 1.66 # 正面类权重（自动计算）
CLASS_WEIGHT_NEG = 1.58 # 负面类权重（自动计算） CLASS_WEIGHT_NEG = 0.99 # 负面类权重（自动计算）
# ==================== 实验相关 ==================== # ==================== 实验相关 ====================
RUN_COMPARISON = False # True=运行对比实验, False=运行单个模型 RUN_COMPARISON = False # True=运行对比实验, False=运行单个模型