python电影评论情感分析_20行Tensorflow代码实现电影评论情感分析

以下是使用TensorFlow实现的电影评论情感分析的20行Python代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载IMDB数据集
imdb = keras.datasets.imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

# 将电影评论填充为相同长度
train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data, value=0, padding='post', maxlen=256)
test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data, value=0, padding='post', maxlen=256)

# 构建模型
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Embedding(10000, 16))
model.add(keras.layers.GlobalAveragePooling1D())
model.add(keras.layers.Dense(16, activation=tf.nn.relu))
model.add(keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid))

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

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=512, validation_data=(test_data, test_labels), verbose=1)

以上代码实现了一个简单的基于Embedding和全局平均池化的神经网络模型，用于对电影评论进行情感分析。在训练过程中，使用了Adam优化器和二元交叉熵损失函数进行模型训练，并在测试集上验证模型的准确率。