如何在keras上用Senta

Senta是一个基于深度学习的情感分析工具，它主要使用了LSTM和CNN等深度学习技术。如果您想在Keras上使用Senta，需要进行以下步骤：

1. 安装Senta
您可以在PaddlePaddle官网上找到Senta的安装方式，具体可以参考：https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=senta&en_category=SemanticAnalysis

2. 导入Senta模型
在Keras中导入Senta模型需要将PaddlePaddle训练好的模型转换成Keras模型。您可以使用Paddle2Keras工具来实现模型的转换，具体可以参考：https://github.com/yeyupiaoling/Paddle2Keras

3. 加载数据集
在Keras中使用Senta进行情感分析，需要准备一个情感分析的数据集，例如THUCNews数据集。您可以使用Keras提供的数据集API加载数据集，也可以自己编写数据加载的代码。

4. 训练模型
在Keras中使用Senta进行情感分析，需要对模型进行训练。您可以使用Keras提供的模型API进行模型训练，也可以自己编写训练的代码。

5. 测试模型
在Keras中使用Senta进行情感分析，需要对训练好的模型进行测试。您可以使用Keras提供的模型API进行模型测试，也可以自己编写测试的代码。

总的来说，在Keras上使用Senta进行情感分析，需要进行PaddlePaddle模型转换、数据集准备、模型训练和模型测试等步骤。这需要一定的编程经验和技能。如果您对Keras不熟悉，建议先学习Keras的基本知识。