英文电影评论情感分类（Kaggle竞赛）代码

以下是一个简单的英文电影评论情感分类的代码示例，使用aggle上的IMDB数据集进行训练和测试。

 tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import imdbfrom tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 配参数
vocab_size = 10000 # 词表大小
embedding_dim = 16 # 嵌入维度
max_length = 120 # 最大序列长度
trunc_type='post' # 截断类型
padding_type='post' # 填充类型
oov_tok = "<OOV>" # 未知词语标记

# 加载IMDB数据集
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=vocab_size, oov_char=oov_tok)

# 填充序列
train_data = pad_sequences(train_data, maxlen=max_length, padding=padding_type, truncating=trunc_type)
test_data = pad_sequences(test_data, maxlen=max_length, padding=padding_type, truncating=trunc_type)

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(6, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

# 训练模型
num_epochs = 10
history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=num_epochs, validation_data=(test_data, test_labels))

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test Loss:', test_loss)
print('Test Accuracy:', test_acc)

该模型使用了嵌入层将单词序列转换为密集向量，并使用全局平均池化层将其降为一维。然后，使用两个密集层进行分类，其中输出层使用Sigmoid激活函数，以获得0-1之间的二元分类输出。在训练期间，使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行优化。最后，使用测试数据集对模型进行评估，输出损失和准确性指标。