深度学习情感分析代码
时间: 2024-06-30 21:00:47 浏览: 3
深度学习情感分析是一种广泛应用的自然语言处理任务,通常涉及使用神经网络模型来识别文本中的情感倾向,如正面、负面或中立。以下是一个简化的Python示例,使用了Keras库和预训练的深度学习模型(如BERT或LSTM)来进行情感分析:
```python
# 导入必要的库
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, Bidirectional
# 假设你已经有了训练数据:sentences, labels (正面、负面、中立)
sentences = ... # 文本序列列表
labels = ... # 对应的情感标签列表
# 定义参数
max_words = 10000 # 最大词汇数
max_len = 256 # 序列最大长度
embedding_dim = 128 # 嵌入维度
batch_size = 32 # 批量大小
epochs = 10 # 训练轮数
# 分词和编码
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(sentences)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(sentences)
# 填充序列到相同长度
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_len, padding='post')
# 构建模型
model = Sequential([
Embedding(max_words, embedding_dim, input_length=max_len),
Bidirectional(LSTM(64)),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(1, activation='sigmoid') # 二分类问题,输出0-1之间概率
])
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(padded_sequences, labels, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.2)
# 情感分析新文本
new_text = ["这是一条测试评论"]
new_sequence = tokenizer.texts_to_sequences(new_text)
new_padded_sequence = pad_sequences(new_sequence, maxlen=max_len, padding='post')
prediction = model.predict(new_padded_sequence)
# 可能的情感标签:如,如果预测值接近0,可能为负面;接近1则可能为正面
predicted_sentiment = 'positive' if prediction > 0.5 else 'negative'
```
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