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Deep Learning Academy · Aula

Treine um Classificador de Texto

Gere embeddings, aplique pooling e preveja o sentimento

Treine um Classificador de Texto é uma aula grátis de Deep Learning Academy no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Deep Learning Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Deep Learning Academy inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

The Goal: Predict a Label

A text classifier reads a sentence and predicts a label, like positive or negative sentiment for a movie review. 🎬

Step One: Encode the Text

Reuse your pipeline: tokenize each review and map tokens to ids, turning every sentence into a list of integers.

Step Two: Embed the Ids

Feed those ids into an embedding layer. Each review becomes a sequence of dense word vectors the model can process.

self.emb = nn.Embedding(vocab_size, 32)

Step Three: Pool the Vectors

A sentence has many vectors but you need one. Pooling, often a mean over the words, collapses them into a single vector.

pooled = vecs.mean(dim=1)  # average over the sequence

Step Four: A Linear Head

Send the pooled vector through a linear layer to produce one score per class. These raw scores are called logits.

self.fc = nn.Linear(32, num_classes)

Assemble the Model

Stack embed, pool, and the linear head in a forward method. That is a complete, tiny text classifier.

def forward(self, ids):
    x = self.emb(ids).mean(dim=1)
    return self.fc(x)

Pick the Loss

For multiclass labels use cross-entropy loss. It expects raw logits and the integer class index as the target.

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

Choose an Optimizer

An optimizer like Adam updates the embedding and linear weights together as it minimizes the loss.

opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

The Training Loop

For each batch: forward, compute loss, backward, and step. Repeat over the data for several epochs.

logits = model(ids)
loss = loss_fn(logits, labels)
loss.backward()
opt.step()

Make a Prediction

At inference, take the class with the highest logit using argmax to get the predicted label for new text.

pred = model(ids).argmax(dim=1)

Measure Accuracy

Compare predictions to true labels to compute accuracy. Watch it climb as the embedding learns sentiment patterns.

Quick Check

In this classifier, what turns a sequence of word vectors into one vector?

Recap

You embed ids, pool them into one vector, classify with a linear head, and train with cross-entropy to label text. ✅

Perguntas Frequentes

A aula “Treine um Classificador de Texto” é grátis?

Sim — o texto completo de “Treine um Classificador de Texto” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Deep Learning Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Deep Learning Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Treine um Classificador de Texto”?

Gere embeddings, aplique pooling e preveja o sentimento Você pratica Deep Learning Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar Deep Learning Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. Deep Learning Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Treine um Classificador de Texto”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de Deep Learning Academy?

Sim. Cada aula de Deep Learning Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Tokenize e Crie um Vocabulário
  2. nn.Embedding: Vetores de Palavras Aprendíveis
  3. Por Que Embeddings Capturam Significado
  4. Treine um Classificador de Texto
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