给我一段完整的关于神经网络的情感分析代码,要py的
时间: 2024-03-17 12:47:12 浏览: 25
以下是一个简单的基于Python的神经网络情感分析的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import load_model
import numpy as np
# 加载训练好的模型
model = load_model('sentiment_analysis.h5')
# 定义标签字典
labels = {0: 'Negative', 1: 'Positive'}
# 加载数据
text = ['This is a bad movie.', 'I love this movie.']
# 将文本转换为数字序列
tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=10000, oov_token='<OOV>')
tokenizer.fit_on_texts(text)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(text)
# 对数据进行填充
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=50, padding='post', truncating='post')
# 进行情感分类预测
predictions = model.predict(padded_sequences)
# 输出结果
for i in range(len(text)):
print(text[i])
print(labels[np.argmax(predictions[i])])
```
此代码使用了一个预训练的模型,并使用TensorFlow和Keras库进行代码实现。首先,代码加载了一个预先训练好的模型,该模型用于进行情感分析。然后,代码使用Tokenizer类将文本转换为数字序列,并使用pad_sequences函数将序列填充到相同的长度。接下来,代码使用模型对序列进行预测,并将预测结果转换为标签。最后,代码输出每个输入文本的情感分类结果。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)