Python机器学习实战：英文文本情感分析LSTM+RNN

在这个Python机器学习项目中，主要目标是进行英文文本情感分析，具体是根据英文影评评论预测其情感倾向，即正面或负面。项目使用的模型是LSTM（长短期记忆网络）与RNN（循环神经网络）的组合，这在自然语言处理中常用于序列数据的建模，特别是处理具有时间依赖性的文本数据。 首先，项目基于一个包含24500条带标签训练数据的数据集，该数据集存储在名为labeledTrainData.tsv的文件中，可以通过提供的百度网盘链接获取，提取码为qgtg。数据集中每一行包含三个字段：id、sentiment和review，分别代表评论的唯一标识、情感标签（如positive或negative）以及实际的英文文本内容。 数据预处理是一个关键步骤，包括移除特殊字符、转换为小写并清洗文本。使用`strip_special_chars`函数处理文本，然后通过将文本分割成单词，利用`wordsList`（假设是一个包含所有词汇的列表）将每个单词映射到索引。如果单词不在列表中，就用一个特殊的标记（如399999）代替。为了提高效率，生成的索引矩阵被保存在`idsMatrix.npy`文件中，这样在后续训练时可以直接加载而无需每次都重新计算。 模型训练部分，通过导入所需的库，如TensorFlow或Keras（这两个库常用于深度学习），构建LSTM-RNN模型。模型可能包括嵌入层（将文本词汇转换为密集向量）、LSTM层处理序列信息，以及全连接层用于输出二分类结果（正向或负向）。使用交叉熵损失函数和优化器（如Adam）训练模型，同时监控验证集的表现以防止过拟合。 在模型训练完成后，对新的英文评论数据进行预测，同样经过清洗和索引化处理，输入到已经训练好的模型中，得到预测的情感倾向。最后，将预测结果（正向情感）保存到`result.txt`文件中，以便后续查看和评估模型性能。 这个项目展示了如何运用Python和深度学习技术进行文本情感分析，不仅涉及数据处理、模型构建，还涵盖了一些实用的编程技巧，如文件操作和数据持久化。对于学习者来说，这是一个实战型的机器学习项目，可以帮助理解如何在实际情境中应用LSTM和RNN解决文本分类问题。