使用电影评论数据集构建语言模型实验代码及具体的结果截图

使用电影评论数据集（如IMDb、Rotten Tomatoes等）构建语言模型的实验通常涉及以下几个步骤：

1. 数据预处理：首先从公开数据集中下载评论文本，并进行清洗，包括去除HTML标签、标点符号，转换成小写，分词，以及可能的停用词移除。

import pandas as pd
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')
# 假设df是包含评论的数据帧
comments = df['review'].apply(word_tokenize)

2. 文本编码：将文本转换为数值序列，比如使用词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF，或者更复杂的技术，如Word Embeddings（例如Word2Vec或GloVe）。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(comments)

3. 构建语言模型：选择合适的模型，如基于统计的n-gram模型（如NLTK的`ngrams()`），或者深度学习模型（如LSTM、Transformer等）。这里使用Keras示例：

from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
max_length = 500 # 预测序列长度
X_padded = pad_sequences(X, maxlen=max_length)

from keras.models import Sequential
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=128, input_length=max_length))
# ...后续添加LSTM层或其他循环层...
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam')

4. 训练模型：将数据划分为训练集和验证集，然后进行训练。

from keras.callbacks import EarlyStopping
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)
model.fit(X_padded, y, validation_split=0.2, epochs=10, callbacks=[early_stopping])

5. 结果评估：训练完成后，可以查看模型性能，如准确率、精度、召回率等。对于序列预测任务，还可以计算困惑度（Perplexity）来衡量模型的好坏。

score = model.evaluate(X_test_padded, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

由于这是一个文字描述，无法提供实际结果截图。实验过程中，你可以通过监控训练过程的损失函数下降情况以及验证集性能的变化来判断模型是否过拟合或者达到收敛。