Keras深度学习实战——使用循环神经网络构建情感分析模型

Keras深度学习实战——使用循环神经网络构建情感分析模型

引用

CSDN

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https://m.blog.csdn.net/feng1790291543/article/details/138511078

本教程将介绍如何使用Keras深度学习框架来构建一个循环神经网络（RNN）模型，并用它来进行情感分析。情感分析是指通过计算机来识别和理解人类情感的技术。在社交媒体、在线评论和客户反馈等文本数据中，情感分析可以帮助企业了解客户的情绪，并改进他们的产品和服务。

1. 介绍

本教程将介绍如何使用 Keras 深度学习框架来构建一个循环神经网络 (RNN) 模型，并用它来进行情感分析。

情感分析是指通过计算机来识别和理解人类情感的技术。在社交媒体、在线评论和客户反馈等文本数据中，情感分析可以帮助企业了解客户的情绪，并改进他们的产品和服务。

RNN 是一种特殊类型的神经网络，它能够捕捉文本序列中的依赖关系。这使得 RNN 非常适合情感分析任务，因为它可以更好地理解句子的上下文和情感。

2. 原理详解

RNN 模型的基本原理如下：

1. 数据预处理： 将文本数据转换为模型可以接受的格式，例如词向量或字符向量。

2. 构建 RNN 模型： RNN 模型由一个或多个 RNN 层组成，每个 RNN 层都包含一个循环单元。循环单元可以记忆之前的信息，并将其用于处理当前的信息。

3. 训练模型