【论文复现】基于LSTM的情感分析

【论文复现】基于LSTM的情感分析

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。

本文所涉及的所有资源的获取方式：(;uid=404792d67266450861675684ba7ba7)

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0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。

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。

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：

模型构建代码如下：

#rnn
model = Sequential([

    Embedding(num_words,2,mask_zero=True),
    Bidirectional(LSTM(16)),
    Dense(2, activation='relu'),
    Dense(1)
])

4.1模型结构解释

Embedding层 输出形状：(one, one, 2)，其中one表示批量大小和序列长度是可变的，2是嵌入维度。 参数数量：20000，计算方法为num_words * embedding_dim，即10000 * 2。 Bidirectional LSTM层 输出形状：(one, 2)，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 = 2。 参数数量：6272，计算方法为4 * (input_dim + output_dim + 1) * output_dim，即4 * (2 + 16 + 1) * 16。 Dense层 输出形状：(one, 2)，全连接层有2个神经元。 参数数量：1056，计算方法为(input_dim + 1) * units，即(2 + 1) * 2。 Dense层 输出形状：(one, 1)，输出层有1个神经元。 参数数量：，计算方法为(input_dim + 1) * units，即(2 + 1) * 1。

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。 .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

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

.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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