电源评论深度学习代码

以下是一个使用Python和Keras实现的电源评论情感分析深度学习代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, SpatialDropout1D
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.utils.np_utils import to_categorical
import re

# 加载数据集
data = pd.read_csv('power_reviews.csv')
data = data[['reviews', 'sentiment']]
data['reviews'] = data['reviews'].apply(lambda x: x.lower())
data['reviews'] = data['reviews'].apply((lambda x: re.sub('[^a-zA-z0-9\s]', '', x)))

# 对文本进行预处理
tokenizer = Tokenizer(num_words=2000, split=' ')
tokenizer.fit_on_texts(data['reviews'].values)
X = tokenizer.texts_to_sequences(data['reviews'].values)
X = pad_sequences(X)

# 划分训练集和测试集
Y = pd.get_dummies(data['sentiment']).values
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state=42)

# 构建模型
embed_dim = 128
lstm_out = 196

model = Sequential()
model.add(Embedding(2000, embed_dim, input_length=X.shape[1]))
model.add(SpatialDropout1D(0.4))
model.add(LSTM(lstm_out, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
batch_size = 32
model.fit(X_train, Y_train, epochs=7, batch_size=batch_size, verbose=2)

# 评估模型
score, acc = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=2, batch_size=batch_size)
print("Accuracy: %.2f%%" % (acc*100))

该代码首先加载电源评论数据集，然后使用Keras的Tokenizer类对文本进行预处理，将文本转换为数字序列。接下来，将数据集分为训练集和测试集，并构建一个包含嵌入层、LSTM层和全连接层的深度学习模型。最后，使用模型对训练集进行拟合，并评估模型在测试集上的准确性。

需要注意的是，该代码使用了Embedding、SpatialDropout1D和LSTM等层，这些层都是深度学习模型中常用的层类型，可以对文本进行更好的处理和建模。同时，使用了softmax作为激活函数，将模型输出转换为概率分布，使得模型更容易进行分类任务。