15、循环神经网络在情感分析和词性标注中的应用

循环神经网络在情感分析和词性标注中的应用

1. 情感分析示例

在这个示例中，我们将使用一个多对一的网络，该网络以句子为输入，预测其情感是积极还是消极。

1.1 数据集

我们使用的数据集是UCI机器学习库中的情感标注句子数据集，它包含来自亚马逊、IMDb和Yelp评论的3000个句子，每个句子如果表达负面情感则标记为0，如果表达正面情感则标记为1。

以下是导入必要库的代码：

import numpy as np
import os
import shutil
import tensorflow as tf
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

数据集以zip文件的形式提供，解压后包含三个标记句子的文件，每个文件对应一个数据源，每行包含一个句子和一个标签，句子和标签用制表符分隔。以下是下载和解压数据集的代码：

def download_and_read(url):
    local_file = url.split('/')[-1]
    local_file = local_file.replace("%20", " ")
    p = tf.keras.utils.get_file(local_file, url,
        extract=True, cache_dir=".")
    local_folder = os.path.join("datasets