17、电影评论情感分析移动应用与对话式AI聊天机器人

电影评论情感分析移动应用与对话式AI聊天机器人

电影评论情感分析移动应用

在电影评论情感分析移动应用的开发中，涉及多个关键步骤，下面将详细介绍。

1. 创建protobuf格式文件

可以调用 freeze_code.py 模型来创建protobuf格式文件，具体命令如下：

python freeze_code.py --path /home/santanu/Downloads/Mobile_App/ --MODEL_NAME model

执行上述命令的输出如下：

39.623 s: Model Freeze
Creating a word-to-token dictionary for inference

2. 构建词到索引的字典

在预处理阶段，我们训练了一个Keras分词器，用数字词索引替换单词，以便将处理后的电影评论输入到LSTM模型进行训练。我们保留了词频最高的前50000个单词，并将评论序列的最大长度设置为1000。虽然训练好的Keras分词器已保存用于推理，但Android应用无法直接使用它。我们可以恢复Keras分词器，并将前50000个单词及其对应的词索引保存到一个文本文件中。这个文本文件可用于Android应用，以构建一个词到索引的字典，将评论文本中的单词转换为它们的词索引。

以下是实现此功能的 tokenizer_2_txt.py 代码：