2509165019/task-3-2-2-text-classification
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2509165019
2026-04-30 15:58:17 +08:00
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config.py
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@@ -13,7 +13,7 @@ MAX_SEQ_LEN = 100 # 句子最大长度（词数）
VECTORIZER_TYPE = 'tfidf' # 'tfidf' 或 'bow'（向量化方式） 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 = 'lr' # 'mlp' 或 'lr'（模型类型）
HIDDEN_SIZE = 64 # MLP隐藏层大小（LR忽略） HIDDEN_SIZE = 64 # 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）
@@ -27,11 +27,11 @@ BATCH_SIZE = 64 # 批次大小
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 = 0.83 # 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 = 1.42 # 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 = True # True=运行对比实验, False=运行单个模型
COMPARE_MODELS = ['lr', 'mlp'] # 要对比的模型列表 COMPARE_MODELS = ['lr', 'mlp'] # 要对比的模型列表
COMPARE_VECTORS = ['bow', 'tfidf'] # 要对比的向量化方式 COMPARE_VECTORS = ['bow', 'tfidf'] # 要对比的向量化方式