Sure, I can help you with that. Here is a general outline of the code you can use to complete your AI project:

### Part 1: Importing Libraries and Loading Data
```python
# Import necessary libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from imblearn.over_sampling import SMOTE
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')

# Load the training and test data
train_data = pd.read_csv('train-p.csv')
test_data = pd.read_csv('test-p.csv')

# Split the training data into training and validation sets
train_text, val_text, train_labels, val_labels = train_test_split(train_data['text'], train_data['label'], test_size=0.2, random_state=42)
```
### Part 2: Preprocessing and Embedding
```python
# Define a function to tokenize the text data
def tokenize(text):
    return word_tokenize(text)

# Tokenize the training, validation, and test data
train_tokens = train_text.apply(tokenize)
val_tokens = val_text.apply(tokenize)
test_tokens = test_data['text'].apply(tokenize)

# Load the GloVe word embeddings
word_embeddings = {}
with open('glove.6B.100d.txt', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        values = line.split()
        word = values[0]
        vector = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
        word_embeddings[word] = vector

# Define a function to create an embedding matrix
def create_embedding_matrix(tokenized_data, word_embeddings):
    embedding_matrix = np.zeros((len(tokenized_data)+1, 100))
    for i, sentence in enumerate(tokenized_data):
        for j, word in enumerate(sentence):
            if word in word_embeddings:
                embedding_matrix[i+1][j] = np.array(word_embeddings[word])
    return embedding_matrix

# Create the embedding matrices for the training, validation, and test data
train_embedding_matrix = create_embedding_matrix(train_tokens, word_embeddings)
val_embedding_matrix = create_embedding_matrix(val_tokens, word_embeddings)
test_embedding_matrix = create_embedding_matrix(test_tokens, word_embeddings)
```
### Part 3: Data Augmentation with SMOTE
```makefile
# Apply SMOTE to the training data to balance the classes
sm = SMOTE(random_state=42)
train_embedding_matrix, train_labels = sm.fit_resample(train_embedding_matrix, train_labels)
```
### Part 4: Defining the Neural Network
```ruby
# Define the neural network architecture
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(100, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 32)
        self.fc3 = nn.Linear(32, 8)
    
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# Initialize the neural network
net = Net()

# Define the loss function and optimizer
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
```
### Part 5: Training the Neural Network
```makefile
# Train the neural network
best_val_loss = float('inf')
best_val_epoch = 0
train_losses = []
val_losses = []
for epoch in range(100):
    running
```
물론 도와드릴 수 있습니다. 다음은 AI 프로젝트를 완료하는 데 사용할 수 있는 코드의 일반적인 개요입니다:

### 1부: 라이브러리 가져오기 및 데이터 로드하기
```python
# 필요한 라이브러리 가져오기
임포트 팬더로 PD
import numpy as np
import torch
torch.utils.data에서 데이터셋, 데이터로더를 가져옵니다.
torch.nn을 nn으로 임포트
torch.nn.functional을 F로 가져옵니다.
torch.optim을 optim으로 가져옵니다.
sklearn.model_selection에서 train_test_split을 가져옵니다.
sklearn.metrics에서 classification_report를 가져옵니다.
imblearn.over_sampling에서 SMOTE를 가져옵니다.
import nltk
nltk.tokenize에서 word_tokenize를 가져옵니다.
nltk.download('punkt')

# 훈련 및 테스트 데이터 로드
train_data = pd.read_csv('train-p.csv')
test_data = pd.read_csv('test-p.csv')

# 훈련 데이터를 훈련 및 검증 집합으로 분할하기
train_text, val_text, train_labels, val_labels = train_test_split(train_data['text'], train_data['label'], test_size=0.2, random_state=42)
```
### 2부: 전처리 및 임베딩하기
```python
# 텍스트 데이터를 토큰화하는 함수를 정의합니다.
def tokenize(text):
    RETURN WORD_TOKENIZE(TEXT)

# 훈련, 검증, 테스트 데이터를 토큰화합니다.
train_tokens = train_text.apply(tokenize)
val_tokens = val_text.apply(tokenize)
test_tokens = test_data['text'].apply(tokenize)

# 글로브 워드 임베딩을 로드합니다.
word_embeddings = {}
with open('glove.6B.100d.txt', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        values = line.split()
        word = values[0]
        vector = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
        word_embeddings[word] = 벡터

# 임베딩 행렬을 생성하는 함수를 정의합니다.
def create_embedding_matrix(tokenized_data, word_embeddings):
    embedding_matrix = np.zeros((len(tokenized_data)+1, 100))
    for i, 문장 in enumerate(tokenized_data):
        for j, word in enumerate(sentence):
            if word in word_embeddings:
                embedding_matrix[i+1][j] = np.array(word_embeddings[word])
    반환 임베딩_매트릭스

# 훈련, 검증, 테스트 데이터에 대한 임베딩 행렬을 생성합니다.
train_embedding_matrix = create_embedding_matrix(train_tokens, word_embeddings)
VAL_EM베딩_매트릭스 = create_embedding_matrix(VAL_TOKENS, WORD_EM베딩)
test_embedding_matrix = create_embedding_matrix(test_tokens, word_embeddings)
```
### 파트 3: SMOTE를 사용한 데이터 증강
```makefile
# 훈련 데이터에 SMOTE를 적용하여 클래스 간 균형을 맞춥니다.
sm = SMOTE(random_state=42)
train_embedding_matrix, train_labels = sm.fit_resample(train_embedding_matrix, train_labels)
```
### 4부: 신경망 정의하기
```ruby
# 신경망 아키텍처 정의하기
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(100, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 32)
        self.fc3 = nn.Linear(32, 8)
    
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        반환 x

# 신경망 초기화
net = Net()

# 손실 함수 및 최적화 함수 정의
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
```
### 파트 5: 신경망 훈련하기
```makefile
# 신경망 훈련하기
best_val_loss = float('inf')
best_val_epoch = 0
train_losses = []
val_losses = []
for epoch in range(100):
    running
```