本研究利用长短时记忆网络（LSTM）进行文本情感分析，旨在提高模型在序列数据处理上的表现力与精确度。
LSTM情感分析的Python代码示例可以包括数据预处理、模型构建以及训练过程。以下是一个简化的例子来展示如何使用LSTM进行文本的情感分类：
```python
import numpy as np
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Embedding, LSTM
# 假设已经有了训练数据和测试数据，分别存储在变量train_data 和 test_data 中。
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(train_data[text])
X_train = tokenizer.texts_to_sequences(train_data[text])
X_test = tokenizer.texts_to_sequences(test_data[text])
# 序列填充
maxlen = 130 # 假设序列长度为130
X_train = pad_sequences(X_train, padding=post, maxlen=maxlen)
X_test = pad_sequences(X_test, padding=post, maxlen=maxlen)
# 构建模型结构
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=5000, output_dim=64))
model.add(LSTM(units=128))
model.add(Dense(1, activation=sigmoid))
# 编译模型
model.compile(loss=binary_crossentropy, optimizer=adam, metrics=[accuracy])
# 训练模型
history = model.fit(X_train, train_data[sentiment], epochs=5, batch_size=64)
```
这段代码只是一个基础示例，实际应用中可能需要更多的预处理和调优步骤。
5星
