基于LSTM的影评情感分类python源码+全部资料（下载即用）.zip

基于LSTM的影评情感分类python源码+全部资料（下载即用）.zip 基于LSTM（长短期记忆）的影评情感分类Python源码通常包含以下几个关键部分： 数据预处理：这个步骤涉及将原始的影评文本数据转换为适合LSTM模型处理的格式。通常包括文本清洗（去除HTML标签、特殊字符等）、文本分词、词嵌入（将单词转换为向量）等步骤。 构建LSTM模型：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建LSTM网络。LSTM模型能够捕捉文本中的长期依赖关系，对于处理影评这种序列数据特别有效。模型通常包括嵌入层（embedding layer）、LSTM层、全连接层（dense layer）以及输出层。 模型训练：将预处理后的数据划分为训练集和测试集，使用训练集来训练LSTM模型。训练过程中会采用反向传播算法和优化器（如Adam、SGD等）来更新模型的权重。 模型评估：使用测试集来评估模型的性能，常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。 预测与应用：一旦模型训练完成并达到满意的性能，就可以用它来预测新影评的情感倾向（正面、负面或中立）。此外，还可以将