使用LSTM实现情感分析任务

情感分析是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在通过分析文本中的情感倾向来判断文本的情感状态，如积极、消极或中性。在本文中，我们将使用TensorFlow库来实现情感分析任务，并借助LSTM（长短期记忆）模型来捕捉文本序列的上下文信息。

首先，我们需要准备训练数据。训练数据应包含一系列带有标签的文本样本，其中标签表示情感状态（如0表示消极，1表示中性，2表示积极）。可以从各种来源获取这些数据集，例如在线论坛、社交媒体或专门的情感分析数据集。

接下来，我们将使用TensorFlow库来构建LSTM模型。首先，我们需要导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import