lstm情感分类代码

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）架构，可以在处理序列数据时保留长期的信息。LSTM情感分类是利用LSTM模型对文本进行分类，将文本分为积极、消极或中性情感类别。

下面是一个简单的LSTM情感分类的代码示例：

1. 数据预处理：

在进行LSTM情感分类之前，需要对数据进行预处理。将原始文本转换为数字序列，将每个单词转换为一个唯一的整数标识。

2. 构建LSTM模型：

构建LSTM模型包括以下几个步骤：
- 嵌入层：将数字序列转换为词向量。
- LSTM层：包括多个LSTM单元。
- 全连接层：将LSTM输出的向量连接到输出层。

下面是一个简单的LSTM模型代码示例：

model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 128, input_length=max_len))
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

3. 训练模型：

将数据集分成训练集和测试集，然后使用训练集对模型进行训练，调整模型参数以提高准确性。

下面是一个简单的训练代码示例：

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

4. 模型评估：

使用测试集对模型进行评估，计算准确性和损失等指标。

下面是一个简单的评估代码示例：

scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores*100))