【Python文本数据系列】使用Bi-LSTM+Attention模型进行文本情感分析（案例+源码）
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你活该阿
2025-03-26 08:34:21
首先，读取数据，并将影评情感转为0和1的数值，形成影评和情感的numpy数组。接着，进行数据划分，构建分词器，构建单词索引，将字符串转化成整数索引组成的列表，对数据进行预处理。
之后，使用Model类定义模型，模型的输入为长度为200的数组。模型经过Embedding层进行词嵌入。接下来，搭建模型，并进行训练和评估。在模型训练过程中，自动判断迭代次数，防止过拟合。
本文作者拥有丰富的科研实践经验，擅长Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能等领域。通过分享专业知识与案例，帮助读者理解和学习相关技术。如有需要数据和源码，欢迎关注作者进行咨询。
本文旨在提供一种基于Bi-LSTM+Attention模型进行文本情感分析的方法，希望对研究文本分类任务的读者提供参考和启发。
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