keras LSTM实现imdb电影评论文本二分类

最新推荐文章于 2025-05-18 23:48:14 发布

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#文本分类 #keras LSTM #imdb电影评论

该博客介绍了如何使用keras的LSTM模型对IMDB电影评论数据集进行情感分析，数据集包含2.5万个已预处理的评论，通过词索引编码。博客提供了模型的精度、精确率、召回率和F1分数，并展示了损失函数图。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

keras 实现IMDB电影评论情绪分类

数据集来自IMDB的2.5万部电影评论，以情绪（正面/负面）标记。评论已被预处理，并且每个评论被编码为一系列词索引（整数）。为了方便起见，词汇通过数据集中的整体频率进行索引，例如整数“3”对数据中第三个最频繁的词进行编码。这允许快速过滤操作，例如：“只考虑前10000个最常用的词，但是排除前20个最常见的词”。作为惯例，“0”不代表特定的单词，而是用于编码任何未知的单词。

IMDB数据集下载超时，详见本篇博客提供下载和使用：

https://blog.youkuaiyun.com/sinat_41144773/article/details/89843688

代码实现（评价指标+画损失图）

from __future__ import print_function
import numpy as np
np.random.seed(1337)
from keras.preprocessing import sequence
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Embedding
from keras.layers import LSTM
from keras.datasets import imdb
from keras.callbacks import Callback
from keras.optimizers import Ad