【Python文本数据系列】使用LSTM模型进行文本情感分析（案例+源码）

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解决方案1：

本文将通过具体实例讲解如何使用LSTM模型进行文本情感分析。首先，数据准备阶段，需读取数据并将影评情感转换为0和1的数值，同时，将影评和情感转化为numpy数组。接着，进行文本预处理，划分训练集和测试集，构建分词器，并将字符串转化成整数索引组成的列表，将整数列表转化为二维数值张量。

模型搭建部分，使用Sequential类定义模型，包含Embedding词嵌入层、双向LSTM层、全连接层和输出层。Embedding层将单词转换为词向量，双向LSTM层捕捉文本的双向信息，全连接层进行特征整合，输出层使用sigmoid激活函数输出情感概率。损失函数、优化器和评估指标在模型定义时设定。

模型训练与评估，自动调整迭代次数以防止过拟合，开始训练并评估模型性能。结果显示，经过4次迭代后模型出现过拟合现象，准确率为87%。基于深度学习的模型在文本情感分析任务上展现出强大能力。

作者拥有丰富的科研实践经验和数据算法相关知识，分享Python、数据分析、机器学习、深度学习等系列基础知识与案例。致力于原创内容，以最简单方式教授复杂概念。如有需求数据和源码，欢迎关注并联系作者。