深度学习情感分析模型代码

深度学习情感分析模型通常基于神经网络架构，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或Transformer等。下面是一个简单的例子，展示如何使用Python（Keras库）构建一个基本的情感分析模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 假设我们有词汇表大小(vocab_size)，最大序列长度(max_seq_length)，和类别数(num_classes)
vocab_size = 10000
max_seq_length = 256
num_classes = 5  # 正面、负面、中立等五种情感分类

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=128, input_length=max_seq_length))  # 将词嵌入到128维空间
model.add(LSTM(units=64, return_sequences=True))
model.add(LSTM(units=32))  # 双向LSTM层增强上下文理解
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))  # 输出层，使用softmax激活函数处理多分类

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])  # 编译模型

这个模型首先对文本进行词嵌入，然后通过LSTM层捕捉句子的语义信息，最后通过全连接层输出每个类别的概率。训练时，你可以用预处理过的文本数据（包含标签）来拟合模型。