tensorflow训练好的中文情感分析模型保存后，怎么使用里面构建好的词典

保存好的中文情感分析模型文件通常包含两部分：模型结构和权重参数。模型结构中包含了文本数据预处理过程中构建的词典，权重参数则是训练好的模型参数。如果你想要使用保存好的模型进行预测，需要加载模型结构和权重参数。

加载模型结构时，可以使用tensorflow提供的`tf.keras.models.load_model`函数，该函数支持从保存的模型文件中加载模型结构和权重参数。具体操作如下：

import tensorflow as tf

# 加载模型结构和权重参数
model = tf.keras.models.load_model('saved_model_path')

加载模型后，可以使用模型的`predict`方法进行预测。例如，如果你要对一段文本进行情感分析，可以先对文本进行预处理，将文本转换为模型输入所需的格式，然后调用模型的`predict`方法进行预测。具体操作如下：

import numpy as np

# 对文本进行预处理，将文本转换为模型输入所需的格式
text = '这是一句测试文本'
# 将文本转换为词向量序列
word_ids = [word_dict.get(word, word_dict['<unk>']) for word in text.split()]
# 将词向量序列填充为固定长度
word_ids = word_ids[:max_seq_len] + [word_dict['<pad>']] * (max_seq_len - len(word_ids))
# 将词向量序列转换为模型输入所需的格式
input_data = np.array([word_ids])

# 调用模型的predict方法进行预测
result = model.predict(input_data)

其中，`word_dict`是模型中构建的词典，`max_seq_len`是模型中定义的最大序列长度。上面的代码将文本转换为词向量序列，并将词向量序列填充为固定长度，最后将词向量序列转换为模型输入所需的格式。调用模型的`predict`方法进行预测后，会得到一个包含情感分析结果的数组。