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1 循环神经网络训练情感分析

• 下面介绍如何使用长短记忆模型（LSTM）处理情感分类
• LSTM模型是循环神经网络的一种，按照时间顺序，把信息进行有效的整合，有的信息会保留，有的信息会丢弃，在时间t，你获得的信息（比如对段落文字的理解）理所应当会包含之前的信息
• LSTM对信息的处理主要通过矩阵的乘积运算来实现的

2 完整代码

这段代码是一个使用Keras建立、编译和训练一个简单的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）模型的示例。这个模型似乎被设计用于处理文本数据的情感分析任务，其中 x_train 和 x_test 是训练和测试数据的输入序列，y_train 和 y_test 是对应的标签（二进制情感类别，例如正面或负面情感）。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.preprocessing import sequence
import numpy as np
from keras.datasets import imdbfrom keras.layers import Dense,Dropout,Activation,Flatten(x_train,y_train),(x_test,y_test) = imdb.load_data()maxword = 400
x_train = sequence.pad_sequences(x_train,maxlen=maxword)
x_test = sequence.pad_sequences(x_test,maxlen=maxword)
vocab_size = np.max([np.max(x_train[i]) for i in range(x_train.shape[0])])+1
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size,64,input_length = maxword))
model.add(LSTM(128,return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(64,return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1,activation = 'sigmoid'))model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='rmsprop',metrics=['accuracy'])
print(model.summary())model.fit(x_train,y_train,validation_data=(x_test,y_test),epochs=5,batch_size=100)
scores = model.evaluate(x_test,y_test)
print(scores)

3 代码详解

1. 序列填充：

   x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=maxword)
   x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=maxword)
   

   这里使用 sequence.pad_sequences 函数对输入的序列进行填充，使它们达到相同的长度 maxword。这是因为循环神经网络（RNN）通常要求输入序列长度相同。

2. 构建模型：

   model = Sequential()
   model.add(Embedding(vocab_size, 64, input_length=maxword))
   

   这里构建了一个序贯模型，首先添加了一个嵌入层（Embedding Layer）。这个嵌入层用于将整数序列（单词索引）映射为密集向量，其大小为64。

   model.add(LSTM(128, return_sequences=True))
   model.add(Dropout(0.2))
   

   接着添加了一个具有128个单元的LSTM层，设置 return_sequences=True 表示输出完整的序列，而不是只输出最终输出。

   model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
   model.add(Dropout(0.2))
   

   添加了一个具有64个单元的LSTM层。

   model.add(LSTM(32))
   model.add(Dropout(0.2))
   

   最后添加了一个具有32个单元的LSTM层。

   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   

   最后添加了一个全连接层，输出维度为1，使用 sigmoid 激活函数，通常用于二分类问题。

3. 模型编译：

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

   编译模型，使用二元交叉熵作为损失函数，rmsprop 作为优化器，同时监控准确率。

4. 模型摘要输出：

   print(model.summary())
   

   打印模型的摘要，显示每一层的参数数量等信息。

5. 模型训练：

   model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=5, batch_size=100)
   

   使用训练数据进行模型训练，指定验证数据集、训练轮数（epochs）、批量大小（batch_size）等参数。

6. 模型评估：

   scores = model.evaluate(x_test, y_test)
   

   使用测试数据评估模型性能，并将结果保存在 scores 中。这个例子中使用了二分类任务，因此评估结果中会包括损失值和准确率等信息。