基于LSTM的情感分析

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1.概述

[1.1 数据集介绍](#1.1 数据集介绍)

[1.2 项目亮点](#1.2 项目亮点)

本文所有资源均可在该地址处获取。

1.概述

本项目基于深度学习技术，研究了情感分析在电影评论中的应用。使用IMDb数据集，我们构建了一个采用双向长短时记忆网络（Bidirectional LSTM）的模型进行情感分析。训练过程中，模型在训练集上表现良好，但在验证集上出现波动，表明可能存在过拟合问题。为解决此问题，我们提出了包括正则化、调整Embedding维度和尝试其他深度学习架构等改进方案。总结模型性能的优缺点后，我们提出了可行的改进建议，为进一步提升情感分析模型性能提供了参考，并为未来研究提供了方向。

1.1 数据集介绍

标签数据集包含5万条IMDB影评，专门用于情绪分析。评论的情绪是二元的，这意味着IMDB评级< 5导致情绪得分为0，而评级>=7的情绪得分为1。没有哪部电影的评论超过30条。标有training set的2.5万篇影评不包括与2.5万篇影评测试集相同的电影。此外，还有另外5万篇IMDB影评没有任何评级标签。

1.2 项目亮点

1.双向LSTM应用：

采用双向长短时记忆网络（Bidirectional LSTM），有效捕捉文本序列中的前向和后向信息，提高了情感分析的准确性。

2.模型性能改进策略：

在全连接层中使用了ReLU激活函数，帮助模型捕捉非线性特征，提高了模型的表达能力。
单一输出节点：最终的全连接层只有一个神经元输出，用于二元分类任务（正面/负面情感），简化了模型的输出设计。
参数优化：模型设计中每一层的参数数量经过精心计算和优化，确保在保证模型性能的前提下，减少计算资源的占用。

2.研究背景

在数字社交媒体和在线平台的兴起背景下，用户通过评论、观点分享等方式在网络上表达丰富的情感信息，使情感分析成为自然语言处理领域的关键任务。社交媒体如Twitter和Facebook成为用户交流观点和情感的主要渠道，这些用户生成的文本数据包含了丰富的情感信息，涉及产品评价、社会事件评论等多个领域。在商业领域，对客户反馈和情感的敏感性日益增强，通过情感分析可以更好地了解产品和服务在市场中的表现，并为决策者提供实时的社会情感反馈。虽然深度学习模型，特别是LSTM等网络，在情感分析中取得了显著的成果，但仍然存在对多语言、多模态和长文本的适应性挑战。本研究旨在运用深度学习技术，探索对电影评论进行情感分析的实证研究，以提供新的见解并推动情感分析方法的改进与更广泛的应用。

3.可视化

其中模型结构可视化结构如下：

训练过程中accuracy和loss曲线如下图所示：

预测结果如下：

数据集展示如下：

4.核心逻辑

模型构建代码如下：

#rnn
model = Sequential([

    Embedding(num_words,32,mask_zero=True),
    Bidirectional(LSTM(16)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(1)
])

4.1模型结构解释

Embedding层

输出形状：(None, None, 32)，其中None表示批量大小和序列长度是可变的，32是嵌入维度。

参数数量：320000，计算方法为num_words * embedding_dim，即10000 * 32。

Bidirectional LSTM层

输出形状：(None, 32)，双向LSTM的输出会将前向和后向LSTM的输出连接在一起，每个方向的输出维度是16，总共16 + 16 = 32。

参数数量：6272，计算方法为4 * (input_dim + output_dim + 1) * output_dim，即4 * (32 + 16 + 1) * 16。

Dense层

输出形状：(None, 32)，全连接层有32个神经元。

参数数量：1056，计算方法为(input_dim + 1) * units，即(32 + 1) * 32。

Dense层

输出形状：(None, 1)，输出层有1个神经元。

参数数量：33，计算方法为(input_dim + 1) * units，即(32 + 1) * 1。

5.使用方式

1.安装基础库：

numpy：用于线性代数计算。

pandas：用于数据处理和CSV文件操作。

matplotlib：用于数据可视化。

2.安装深度学习相关库：

tensorflow：用于构建和训练深度学习模型，包含Keras接口。

3.安装进度条库：

tqdm：用于显示循环进度条。

如下时完整命令：

pip install numpy pandas matplotlib tensorflow tqdm

安装好环境好打开压缩包中main.ipynb文件，点击全部运行即可使用。

通过在最后的两行代码中修改decide的内容，来实现对文本情感的分析

6.部署方式

数据集以及代码获得方式在本文附件中！！！

1.安装编译器

首先安装VSCODE或者Pycahrm编译器来进行文件运行的准备。

2.配置环境

执行

pip install numpy pandas matplotlib tensorflow tqdm

3.环境配置好后，使用编译器打开情感分析的文件，选择安装好环境的镜像使用，如果提示未安装jupyter，则执行pip install notebook。一切安装完成后，点击全部运行即可使用。数据集获得链接以及具体步骤见附件中readme文档即可。