使用LSTM进行情感分析

案例流程

1) 制作词向量，可以使用gensim这个库，也可以直接用现成的
2) 词和ID的映射，常规套路了
3) 构建RNN网络架构
4) 训练我们的模型
5) 试试咋样

  

导入数据

首先，我们需要去创建词向量。为了简单起见，我们使用训练好的模型来创建。

作为该领域的一个最大玩家，Google 已经帮助我们在大规模数据集上训练出来了 Word2Vec 模型，包括 1000 亿个不同的词！在这个模型中，谷歌能创建 300 万个词向量，每个向量维度为 300。

在理想情况下，我们将使用这些向量来构建模型，但是因为这个单词向量矩阵相当大（3.6G），我们用另外一个现成的小一些的，该矩阵由 GloVe 进行训练得到。矩阵将包含 400000 个词向量，每个向量的维数为 50。

我们将导入两个不同的数据结构，一个是包含 400000 个单词的 Python 列表，一个是包含所有单词向量值得 400000*50 维的嵌入矩阵。

import numpy as np
wordsList = np.load('./training_data/wordsList.npy'
  

文章来源: maoli.blog.csdn.net，作者：刘润森！，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：maoli.blog.csdn.net/article/details/90341411