深度学习实现中文情感分析的代码

以下是一个使用Python和Tensorflow实现中文情感分析的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 设置参数
embedding_dim = 100
hidden_units = 128
vocab_size = 10000
num_classes = 2
batch_size = 64
num_epochs = 10

# 构建模型
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None,))
embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)(inputs)
lstm = tf.keras.layers.LSTM(hidden_units)(embedding)
outputs = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(lstm)

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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

# 加载数据
train_data = np.load('train_data.npy')
train_labels = np.load('train_labels.npy')
test_data = np.load('test_data.npy')
test_labels = np.load('test_labels.npy')

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels,
          batch_size=batch_size,
          epochs=num_epochs,
          validation_data=(test_data, test_labels))

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)

这个示例代码使用了一个简单的LSTM模型来进行中文情感分析。其中，输入数据是一个整数序列，每个整数代表一个词汇的索引。模型首先使用一个嵌入层将整数序列转换为密集向量，然后使用一个LSTM层将这些向量编码为一个固定长度的向量表示。最后，使用一个全连接层将向量表示转换为类别概率分布。