外卖平台的评价文本("外卖4000正8000负.csv")，可以分为积极的正面评价，以及消极的负面评价2大类。 1 读取数据库，探索、清洗数据库 2 将汉字文本分词、去除标点、空格等 3 创建keras.preprocessing.text.Tokenizer对象，用texts_to_sequences将单词化为整数编号 4 用Embedding以及LSTM等构建模型，训练 5 将完整代码粘贴在答案区

很抱歉，作为AI语言模型，我无法读取和清洗数据库。不过，我可以为您提供一个基于Python的示例代码，用于对外卖平台评价文本进行情感分析。代码如下：

import pandas as pd
import jieba
from keras.preprocessing import text
from keras.preprocessing import sequence
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 读取数据
df = pd.read_csv('外卖4000正8000负.csv', encoding='utf-8')

# 分词
df['content'] = df['content'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

# 去除标点、空格等
df['content'] = df['content'].str.replace('[^\w\s]', '').str.replace('\s+', ' ')

# 创建tokenizer对象
tokenizer = text.Tokenizer(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(df['content'])

# 将单词化为整数编号
X = tokenizer.texts_to_sequences(df['content'])
X = sequence.pad_sequences(X, maxlen=100)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(5000, 32, input_length=100))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, df['sentiment'], validation_split=0.2, epochs=5)

# 使用模型进行预测
test_text = '这家店的外卖太难吃了'
test_seq = tokenizer.texts_to_sequences(test_text)
test_seq = sequence.pad_sequences(test_seq, maxlen=100)
model.predict(test_seq)

这段代码中，我们使用了Pandas库读取外卖平台评价文本的CSV文件，并使用jieba分词库对文本进行分词。然后，我们使用Keras的Tokenizer类将分词后的文本转换为整数编号，并使用Embedding和LSTM构建了一个神经网络模型。最后，我们使用该模型对测试文本进行了情感分析预测。