给我一段完整的关于神经网络的情感分析代码，要py的

好的，下面是一个简单的使用Python实现的神经网络情感分析代码示例：

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

# 准备数据
sentences = ['I love this movie', 'This movie is terrible', 'The acting is great']
labels = [1, 0, 1]

# 创建 Tokenizer 对象
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000, oov_token='<OOV>')
tokenizer.fit_on_texts(sentences)
word_index = tokenizer.word_index

# 将文本转换为数字序列
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(sentences)
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=10, truncating='post')

# 创建模型
model = keras.Sequential([
  keras.layers.Embedding(10000, 16, input_length=10),
  keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
  keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
  keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

# 训练模型
model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10)

# 测试模型
test_sentences = ['This is a great movie', 'I do not like this movie']
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_sentences)
padded_test_sequences = pad_sequences(test_sequences, maxlen=10, truncating='post')
predictions = model.predict(padded_test_sequences)

# 打印预测结果
for i in range(len(test_sentences)):
  print(test_sentences[i])
  print(predictions[i])

这个代码示例演示了如何使用 TensorFlow 和 Keras 来创建、训练和测试一个简单的神经网络情感分析模型。在这个例子中，我们使用了一个包含 Embedding 层、全局平均池化层、Dense 层和 Sigmoid 激活函数的模型。我们使用 Tokenizer 对象将文本转换为数字序列，并使用 pad_sequences 函数将数字序列填充到相同的长度。最后，我们使用 fit 函数训练模型，并使用 predict 函数测试模型。