请给我基于电商产品的评论的复杂的情感分析代码

当涉及到复杂的情感分析时，一种常用的方法是使用机器学习模型，如递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），对电商产品评论进行分类。以下是一个基于深度学习模型的复杂情感分析代码示例，使用Keras和TensorFlow库：

import numpy as np
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 电商产品评论示例
reviews = [
    "这个产品真棒！质量非常好，性价比高。",
    "很失望，质量很差，不值得购买。",
    "这个产品还可以，但价格有点高。",
    "非常满意！性能很强大，超出了我的预期。",
    "这个产品有点问题，功能不是很稳定。",
]

# 情感标签
labels = np.array([1, 0, 0, 1, 0])  # 1表示积极，0表示消极

# 将文本转换为序列
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)
tokenizer.fit_on_texts(reviews)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(reviews)

# 序列填充
max_review_length = 100
X = pad_sequences(sequences, maxlen=max_review_length)

# 构建模型
embedding_dim = 50
model = Sequential()
model.add(Embedding(1000, embedding_dim, input_length=max_review_length))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 模型训练
model.fit(X, labels, epochs=10, batch_size=32)

# 对新评论进行情感分析
new_reviews = [
    "这个产品质量非常好，价格也很合理。",
    "非常不满意，根本无法使用。",
    "很喜欢这个产品，功能非常强大。",
]

new_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(new_reviews)
new_X = pad_sequences(new_sequences, maxlen=max_review_length)
predictions = model.predict(new_X)

# 打印情感分析结果
for i in range(len(new_reviews)):
    review = new_reviews[i]
    sentiment = "positive" if predictions[i] > 0.5 else "negative"
    print(f"评论: {review}")
    print(f"情感分析结果: {sentiment}")
    print()

在这个例子中，我们首先使用Keras的`Tokenizer`将文本转换为序列，并对序列进行填充以保持相同的长度。然后，我们构建一个包含嵌入层（用于将序列转换为密集向量表示）、LSTM层和输出层的神经网络模型。模型使用二元交叉熵作为损失函数，并使用Adam优化器进行训练。

在训练完成后，我们使用训练好的模型对新的评论进行情感分析，并根据输出的概率值判断情感是积极还是消极。

请注意，这只是一个简单的示例，实际情感分析可能需要更复杂的模型结构、更大的训练数据集以及其他优化技术。