给我一个用rnn实现文本情感分析的案例的代码

以下是一个使用 RNN 实现文本情感分析的案例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 加载 IMDB 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=10000)

# 对数据进行填充和截断，使其长度一致
maxlen = 100
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)

# 构建 RNN 模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=32),
    tf.keras.layers.SimpleRNN(units=32),
    tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid')
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_split=0.2)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

这个代码使用 IMDB 数据集进行训练，通过 RNN 模型对文本进行情感分析。