使用深度学习工具tensorflow.keras完成中文文本的情感分析，搭建循环神经网络中的长短期记忆网络LSTM模型，使用keras提供的文本嵌入分词处理工具，完成对中文评论数据集的情感分析。将数据集留出30%作为测试集，记录训练过程的损失和准确率以及测试集的损失和准确率，并将其可视化，文件comments.csv包含我们的中文评论的数据集，comments代表一条评论，label代表文本情感（好评/差评）。以及文本预处理的中文停等词文件chineseStopWord.txt

好的，您的问题是如何使用tensorflow.keras完成中文文本的情感分析，对中文评论数据集进行训练和测试，并将训练过程和测试结果可视化。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。可以使用pandas库加载comments.csv文件，并使用jieba库进行中文分词和去除停用词。

import pandas as pd
import jieba

# 加载数据集
df = pd.read_csv('comments.csv')

# 分词和去除停用词
stop_words = set(open('chineseStopWord.txt', 'r', encoding='utf-8').read().split('\n'))
df['cut_comment'] = df['comments'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in jieba.cut(x) if word not in stop_words]))

接下来，我们需要将文本转换为数字表示，使用Keras提供的Tokenizer类可以很容易地完成这个任务。我们还需要对标签进行编码，将好评和差评分别编码为1和0。

from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 文本转换为数字表示
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000, lower=True)
tokenizer.fit_on_texts(df['cut_comment'].values)
word_index = tokenizer.word_index
X = tokenizer.texts_to_sequences(df['cut_comment'].values)
X = pad_sequences(X, maxlen=100)

# 标签编码
encoder = LabelEncoder()
Y = encoder.fit_transform(df['label'])

接下来，我们可以将数据集分为训练集和测试集，并搭建LSTM模型。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 分割训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.3)

# 搭建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(5000, 128, input_length=X.shape[1]))
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.summary()

我们使用Embedding层将文本嵌入到固定长度的向量中，并将其输入到LSTM层中进行处理。最后，我们使用Dense层输出二元分类结果。

接下来，我们需要编译模型并开始训练。我们使用二元交叉熵作为损失函数，使用adam优化器进行优化，并使用准确率作为评估指标。

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

# 训练模型
history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(X_test, Y_test))

在训练过程中，我们还可以使用matplotlib库将损失和准确率可视化。

import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化训练过程
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()

plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()

最后，我们可以使用测试集评估模型性能。

# 在测试集上评估模型
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])