分析这段代码model = load_model('lstm_pm_best.h5')

这段代码加载了一个名为'lstm_pm_best.h5'的模型，并将其赋值给名为'model'的变量。这可能是一个已经训练好的LSTM（长短期记忆网络）模型，用于预测某个问题的答案或分类任务。该模型的存储格式可能是使用TensorFlow，Keras或其他机器学习框架生成的。一旦加载和赋值，该模型便可通过调用model.predict()进行预测。

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```python def lstm_predict(string): print 'loading model......' with open('../model/lstm.yml', 'r') as f: yaml_string = yaml.load(f) model = model_from_yaml(yaml_string) print 'loading weights......' model.load_weights('../model/lstm.h5') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) data=input_transform(string) data.reshape(1,-1) #print data result=model.predict_classes(data) # print result # [[1]] if result[0]==1: print string,' positive' elif result[0]==0: print string,' neutral' else: print string,' negative'

这段代码是一个基于 LSTM 的情感分析模型的预测函数，它可以根据输入的文本字符串(string)来预测其情感倾向，即是正面的、中性的还是负面的。模型是通过Keras构建的，使用了yaml文件存储模型架构，h5文件存储模型的权重。模型在预测前需要对输入数据进行一些转换(input_transform)，然后调用predict_classes函数来获取预测结果。如果预测结果为1，则表示为正面情感；如果为0，则表示为中性情感；如果为其他值，则表示为负面情感。