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网络营销方式单一怎么办_室内设计效果图视频_百度网站排名怎么提高_廊坊首页霸屏优化

2024/12/24 1:46:12 来源:https://blog.csdn.net/Srlua/article/details/144543332  浏览:    关键词:网络营销方式单一怎么办_室内设计效果图视频_百度网站排名怎么提高_廊坊首页霸屏优化
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目录

1.概述

1.1 数据集介绍

1.2 项目亮点

1.双向LSTM应用:

2.模型性能改进策略:

2.研究背景

3.可视化

4.核心逻辑

4.1模型结构解释

5.使用方式

6.部署方式

数据集以及代码获得方式在本文附件中!!!


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:
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

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