我想使用python语言把一个csv文件中的每句中文 用LSTM模型分析出每句中文的词汇情感 请给我完整代码

好的，以下是一个简单的示例代码，使用LSTM模型在CSV文件中分析每句中文的情感：

import pandas as pd
import jieba
import numpy as np
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

# 对中文文本进行分词
df['text_cut'] = df['text'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

# 建立词汇表
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(df['text_cut'])

# 将文本转换为序列
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(df['text_cut'])

# 对序列进行填充
data = pad_sequences(sequences, maxlen=100)

# 标签转换为one-hot编码
labels = to_categorical(df['sentiment'])

# 建立LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(5000, 100, input_length=100))
model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(data, labels, validation_split=0.4, epochs=10)

# 预测情感
test_text = '这部电影真的很好看'
test_text_cut = ' '.join(jieba.cut(test_text))
test_sequence = tokenizer.texts_to_sequences([test_text_cut])
test_data = pad_sequences(test_sequence, maxlen=100)
result = model.predict(test_data)
print(result)

注意，这是一个简单的示例代码，需要根据具体情况进行修改和优化。