使用TextRNN进行情感短文本分类任务

情感分析是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在识别和分类文本中蕴含的情感倾向，例如正面、负面或中性。TextRNN是一种基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的模型，可以用于情感短文本分类任务。在本文中，我们将介绍如何使用TextRNN模型来实现情感短文本分类，并提供相应的代码示例。

首先，我们需要准备数据集。数据集应包含带有标签的情感短文本样本，以及相应的情感类别。可以使用Python中的pandas库来加载和处理数据集。假设我们的数据集包含两列，一列是情感短文本内容，另一列是情感类别标签。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# 查看数据集样本
print(