56、情感分析与文本处理：技术原理与实践应用

情感分析与文本处理：技术原理与实践应用

1. 情感分析简介

在实际项目中，自然语言处理（NLP）最常见的应用之一是文本分类，尤其是情感分析。就像MNIST数据集上的图像分类是计算机视觉的“Hello world！”一样，IMDb影评数据集上的情感分析则是自然语言处理的“Hello world！”。

IMDb数据集包含50,000条英文电影评论（25,000条用于训练，25,000条用于测试），这些评论来自著名的互联网电影数据库。每条评论都有一个简单的二元标签，0表示负面评论，1表示正面评论。该数据集受欢迎的原因在于它既简单到可以在笔记本电脑上用合理的时间进行处理，又具有一定的挑战性，处理起来有趣且有价值。

以下是加载IMDb数据集的代码：

import tensorflow_datasets as tfds

raw_train_set, raw_valid_set, raw_test_set = tfds.load(
    name="imdb_reviews",
    split=["train[:90%]", "train[90%:]", "test"],
    as_supervised=True
)

tf.random.set_seed(42)
train_set = raw_train_set.shuffle(5000, seed=42).batch(32).prefetch(1)
valid_set = raw_valid_set.batch(32).prefetch(1)
test_set = raw_test_set.batch(32).prefetch(1)