基于LSTM的电影评论情感分析系统设计

基于LSTM的电影评论情感分析系统设计如下：

1. 创建基础的LSTM cell：

import tensorflow as tf

# 定义LSTM cell的大小
lstm_size = 128

# 创建LSTM cell
lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size)

2. 使用embedding层传入LSTM cells：

# 定义输入数据的维度
input_dim = 10000

# 定义embedding层的大小
embedding_size = 128

# 创建embedding层
embedding = tf.Variable(tf.random_uniform([input_dim, embedding_size], -1, 1))

# 将输入数据映射到embedding层
input_data = tf.placeholder(tf.int32, [None, sequence_length])
embedded_data = tf.nn.embedding_lookup(embedding, input_data)

# 将embedded_data传入LSTM cells
outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, embedded_data, dtype=tf.float32)

3. 添加输出层：

# 定义输出层的大小
output_size = 1

# 创建输出层的权重和偏置
weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([lstm_size, output_size]))
bias = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[output_size]))

# 将LSTM的输出传入输出层
logits = tf.matmul(outputs[:, -1, :], weights) + bias

# 使用sigmoid激活函数预测情感
predictions = tf.sigmoid(logits)

以上是基于LSTM的电影评论情感分析系统的设计。系统通过将评论文本经过embedding层传入LSTM cells，然后将LSTM的输出传入输出层进行情感预测。输出层使用sigmoid激活函数来判断评论的情感是积极的还是消极的。