本系列文章包含： 基于 NLP 的电影评论情感分析模型比较 情感分析（一）：基于 NLTK 的 Naive Bayes 实现 情感分析（二）：基于 scikit-learn 的 Naive Bayes 实现 情感分析（三）：基于 Word2Vec 的 LSTM 实现 情感分析（四）：基于 Tokenizer 和 Word2Vec 的 CNN 实现 情感分析（五）：基于 BERT 实现 情感分析（三）：基于 Word2Vec 的 LSTM 实现 1.数据准备 2.基线模型 3.Word2Vec 4.RNN Model：LSTM 5.预测 6.绘制拟合曲线</
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本文聚焦于情感分析，通过Word2Vec预训练嵌入结合LSTM构建模型。首先介绍数据准备和基线模型，然后详细讲解Word2Vec的运用，接着构建并解释LSTM模型，最后展示预测与训练曲线。文章包含完整的代码实现，并给出了LSTM防止过拟合的策略。
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