基于深度学习的网络评论情感分析python代码实现

基于深度学习的网络评论情感分析通常涉及到自然语言处理（NLP）技术，特别是在Python中，可以利用TensorFlow、Keras或PyTorch等库来构建模型。下面是一个简单的例子，使用了Keras和 GloVe预训练词向量：

# 导入必要的库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from glove import Corpus, Word2Vec

# 加载GloVe预训练词向量
glove = Word2Vec.load('path_to_your_glove_vectors')

# 数据准备
texts = []  # 存储评论文本
labels = []  # 存储情感标签，如0表示负面，1表示正面

# ... (填充数据)

# 分词和编码
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
word_index = tokenizer.word_index
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])

# 序列填充
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)

# 转换情感标签到数值（例如二分类问题）
labels = np.array(labels).reshape(-1, 1)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(word_index) + 1, 100, input_length=max_sequence_length, weights=[glove.word_vectors], trainable=False))
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 输出层，假设是二分类任务

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

# 训练模型
model.fit(padded_sequences, labels, epochs=5, validation_split=0.2)

# 使用模型预测新评论的情感
new_comment = "这是一条测试评论..."
new_comment_seq = tokenizer.texts_to_sequences([new_comment])
prediction = model.predict(new_comment_seq)
print("预测结果:", prediction[0][0])  # 输出概率值，接近1则正面，接近0则负面