半监督学习情感分析神经网络代码

以下是一个使用Keras库和IMDB数据集进行半监督学习情感分析的神经网络的代码示例。

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense, Dropout
from keras.datasets import imdb
import numpy as np

# 加载IMDB数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=10000)

# 将序列填充到相同的长度
max_len = 100
x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len)
x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len)

# 将标签转换为独热编码
y_train = np.eye(2)[y_train]
y_test = np.eye(2)[y_test]

# 构造半监督学习情感分析神经网络模型
input_shape = (max_len,)
inputs = Input(shape=input_shape)
embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=max_len)(inputs)
conv = Conv1D(filters=128, kernel_size=3, padding='valid', activation='relu')(embedding)
pool = GlobalMaxPooling1D()(conv)
dropout = Dropout(0.5)(pool)
outputs = Dense(2, activation='softmax')(dropout)
model = Model(inputs, outputs)

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10, batch_size=128, verbose=1)

# 预测测试集
predicted_labels = model.predict(x_test)

在这个示例中，我们首先加载IMDB数据集，并将序列填充到相同的长度。然后，我们将标签转换为独热编码。接下来，我们构造了一个具有嵌入层、卷积层、全局最大池化层、Dropout层和输出层的半监督学习情感分析神经网络模型。我们使用Adam优化器和分类交叉熵损失函数来编译模型，并将训练数据输入模型进行训练。最后，我们使用测试集对模型进行预测，得到预测标签。