TensorFlow深度学习实战——基于循环神经网络的情感分析模型

0. 前言

情感分析 (Sentiment Analysis) 是自然语言处理中的一项技术，旨在识别和提取文本中的情感信息，通常是分析一段文本中是否存在积极、消极或中立的情绪，广泛应用于社交媒体监控、客户反馈分析、产品评论分析等领域。我们已经学习了使用 TensorFlow 构建简单情感分析模型，在本节中，将实现基于循环神经网络的情感分析模型，进一步提高情感分析性能。

1. 数据处理

本节构建的基于循环神经网络的情感分析模型属于多对一结构，以句子为输入并预测其情感是正面还是负面。数据集是来自 UCI 机器学习库上的 Sentiment-labeled sentences 数据集，包含来自亚马逊、IMDb 和 Yelp 的 3,000 条评论句子，句子标记为 0 表示评论表达了负面情感，标记为 1 表示评论表达了正面情感。

(1) 首先，导入所需库：