📚 Keras 情感分析实战教程 ❤️

🧠 什么是情感分析？

情感分析是自然语言处理（NLP）中的重要任务，用于判断文本的情感倾向（如正面、负面、中性）。通过Keras，我们可以快速构建模型，实现对评论、文章等文本的情感分类。

🛠️ 实现步骤

1. 数据准备

   • 使用IMDB电影评论数据集（点击查看数据集详情）
   • 对文本进行分词和向量化处理
   

2. 模型构建

   • 创建简单的情感分类模型：

     model = Sequential([
         Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
         GlobalAveragePooling1D(),
         Dense(64, activation='relu'),
         Dropout(0.5),
         Dense(1, activation='sigmoid')
     ])
     

   • 添加图片说明模型结构：
   

3. 训练与评估

   • 编译模型：

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

   • 使用训练集训练模型，测试集评估效果
   • 可视化准确率曲线：
   

📌 扩展学习

• 深入理解Keras嵌入层
• 自然语言处理入门指南

📌 注意事项

• 确保数据集来源合法
• 模型参数需根据实际需求调整
• 可通过添加更多层提升性能（如LSTM、GRU）