编写程序用CNN做情感分析

好的，针对你的问题，以下是使用CNN进行情感分析的程序示例：

首先，我们需要准备数据集。通常情况下，情感分类数据集有两列：一列是评论或者句子，另一列是标签（正面或者负面）。可以使用Keras内置的IMDB数据集作为例子。我们可以使用以下代码加载和预处理数据：

from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing import sequence

max_features = 5000
max_len = 500
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
X_train = sequence.pad_sequences(X_train, maxlen=max_len)
X_test = sequence.pad_sequences(X_test, maxlen=max_len)

接着，我们需要构建CNN模型。我们可以使用以下代码构建一个简单的CNN模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, Conv1D, MaxPooling1D, GlobalMaxPooling1D, Dense

model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=max_len))
model.add(Conv1D(32, 7, activation="relu"))
model.add(MaxPooling1D(5))
model.add(Conv1D(32, 7, activation="relu"))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dense(1, activation="sigmoid"))

model.compile(optimizer="rmsprop", loss="binary_crossentropy", metrics=["acc"])

在上述代码中，我们首先使用Embedding层将输入数据转换为嵌入向量，然后使用一系列的卷积层和池化层来提取特征，最后使用全局最大池化层和Dense层来进行分类。

最后，我们使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据进行验证：

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_split=0.2)

以上就是使用CNN进行情感分析的程序示例。需要注意的是，具体的模型设计和超参数需要根据实际情况进行调整和优化。