MDB电影评论情感分析训练 模型代码 完整代码

MDB（Movie Database）电影评论情感分析是一种常见的文本分类任务，目的是通过自然语言处理技术对电影评论进行正面、负面或中性的情感判断。这个过程通常包括数据预处理（如清洗、分词、标记化），特征提取（如词袋模型、TF-IDF、词嵌入），以及构建和训练情感分类模型，比如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型（如LSTM或BERT）。

以下是使用Python进行情感分析的一个简化示例，这里我们假设使用了TensorFlow库和Keras框架：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 数据预处理
reviews = [] # 从MDB获取的评论列表
labels = []   # 对应的情感标签

tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)  # 创建分词器
tokenizer.fit_on_texts(reviews)  # 训练分词器
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(reviews)
padded_sequences = pad_sequences(sequences, padding='post')  # 序列填充

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(10000, 16, input_length=padded_sequences.shape[1]),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

# 训练模型
model.fit(padded_sequences, labels, epochs=5)

# 测试和评估
test_data, test_labels = ...  # 加载测试集数据
loss, accuracy = model.evaluate(test_data, test_labels)
print(f'Test accuracy: {accuracy}')