深度学习文本情感分析代码_mob64ca12d16caa的技术博客_51CTO ...

2. 特征抽取

深度学习模型需要将文本转换为数值形式的特征向量，常用的特征抽取方法有词袋模型和词嵌入模型。以下是使用TF-IDF进行特征抽取的示例代码：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def extract_features(texts):
    # 使用TF-IDF进行特征抽取
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    features = vectorizer.fit_transform(texts)
    return features

3. 模型构建

深度学习情感分析常用的模型是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），可以根据具体情况选择不同的模型。以下是使用卷积神经网络进行情感分析的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense
def build_model(input_dim, output_dim):
    # 构建卷积神经网络模型
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(input_dim, output_dim, input_length=max_length))
    model.add(Conv1D(128, 5, activation='relu'))
    model.add(GlobalMaxPooling1D())
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

4. 模型训练

将预处理后的数据和构建好的模型输入到模型中进行训练，可以使用Keras或者其他深度学习框架进行模型训练。以下是使用Keras进行模型训练的示例代码：

def train_model(model, features, labels, batch_size, epochs):
    # 模型训练
    model.fit(features, labels, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.2)

5. 模型评估

训练好的模型需要进行评估，可以计算准确率、精确率、召回率等指标。以下是模型评估的示例代码：

def evaluate_model(model, features, labels):
    # 模型评估
    loss, accuracy = model.evaluate(features, labels)
    print("Loss: %.2f, Accuracy: %.2f%%" % (loss, accuracy * 100))

6. 情感分析

使用训练好的模型对新的文本进行情感分析，输出文本的情感类别。以下是情感分析的示例代码：

def analyze_sentiment(model, text): # 文本情感分析 tokenized_text = tokenize(text) vectorized_text = vectorizer.transform(tokenized_text) sentiment = model