欢迎来到 TensorFlow 情感分析实战！通过本教程，你将学习如何使用 TensorFlow 构建一个简单的文本情感分类模型。🎯
📌 1. 教程目标
- 使用 TensorFlow 和 Keras 构建情感分析模型
- 了解文本预处理与嵌入层的应用
- 掌握模型训练与评估的基本流程
🧠 2. 核心步骤
📁 数据准备
- 加载 IMDB 电影评论数据集（已预处理）
- 分割训练集与测试集：
train_data,train_labels,test_data,test_labels
🧱 模型构建
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
📌 图示：神经网络结构
🔄 模型训练
- 编译模型：
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) - 训练过程：
model.fit(train_sequences, train_labels, epochs=10, validation_split=0.1)
📈 模型评估
- 测试集准确率：
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_sequences, test_labels) - 可视化混淆矩阵或 ROC 曲线（可选）
📚 3. 扩展阅读
📌 4. 项目实践建议
- 尝试替换为中文评论数据集（需自行预处理）
- 探索使用 BERT 等预训练模型提升效果
📌 图示：情感分析应用场景
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