写一个keras版本的情感分析代码
时间: 2023-02-09 22:08:45 浏览: 97
首先,你需要准备好你的数据集。这可能是一些影评或新闻文本,其中包含情感标签(例如正面或负面)。接下来,你可以使用以下代码来实现一个基于 Keras 的情感分析模型:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
# 定义超参数
vocab_size = 10000 # 词汇表大小
max_length = 100 # 序列最大长度
embedding_dim = 32 # 词嵌入维度
# 导入数据
(x_train, y_train), (x_val, y_val) = keras.datasets.imdb.load_data(num_words=vocab_size)
# 预处理数据
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=max_length)
x_val = pad_sequences(x_val, maxlen=max_length)
# 建立模型
model = keras.Sequential([
# 词嵌入层
keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
# LSTM 层
keras.layers.LSTM(32),
# 全连接层
keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))
```
在这段代码中,我们使用了一个 Embedding 层来将文本序列转换为词嵌入,然后使用一个 LSTM 层来提取文本的长期依赖关系,最后使用一个 Dense 层来进行分类。
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