TensorFlow 情感分析教程

情感分析是自然语言处理中的一个重要任务，它可以帮助我们理解用户对某个主题或产品的情感倾向。在这个教程中，我们将使用 TensorFlow 来实现一个简单的情感分析模型。

所需材料

Python 环境
TensorFlow 库
文本数据集

步骤 1: 导入所需库

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, GlobalAveragePooling1D, Dense

步骤 2: 准备数据集

首先，我们需要一个情感分析的数据集。这里我们使用 IMDB 数据集作为例子。

# 加载 IMDB 数据集
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = tf.keras.datasets.imdb.load_data(num_words=10000)

# 将整数编码为字符串
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
tokenizer.fit_on_texts(train_data)

# 将字符串编码为整数序列
train_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(train_data)
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_data)

# 填充序列，使得所有文本长度一致
train_padded = pad_sequences(train_sequences, maxlen=256, padding='post', truncating='post')
test_padded = pad_sequences(test_sequences, maxlen=256, padding='post', truncating='post')

步骤 3: 创建模型

model = Sequential([
    Embedding(10000, 16, input_length=256),
    GlobalAveragePooling1D(),
    Dense(16, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

步骤 4: 训练模型

model.fit(train_padded, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_padded, test_labels))

步骤 5: 评估模型

loss, accuracy = model.evaluate(test_padded, test_labels)
print(f'测试集准确率: {accuracy * 100:.2f}%')

扩展阅读

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