28、卷积神经网络情感分类案例研究

卷积神经网络情感分类案例研究

在实际的数据分析问题中，情感分类是一个常见且重要的任务。本文将通过使用公开的美国航空公司情感数据集，对推文中的情感进行分类，探讨不同深度学习技术在情感分类中的有效性。

1. 软件工具和库

在本次案例研究中，我们将使用以下开源工具和库：
- Keras ：一个用Python编写的高级深度学习API，为各种深度学习后端（如TensorFlow、CNTK和Theano）提供通用接口，代码可在CPU和GPU上无缝运行。所有CNN实验都使用Keras API进行。
- TensorFlow ：一个流行的开源机器学习和深度学习库，作为深度学习库，但使用Keras API进行实验。
- Pandas ：用于数据结构和数据分析的开源实现，用于数据探索和一些基本处理。
- scikit-learn ：用于各种机器学习算法和评估的开源库，仅用于采样和创建数据集进行估计。
- Matplotlib ：用于可视化的开源库，用于可视化性能。

接下来，我们将重点关注以下四个子任务：
- 探索性数据分析
- 数据预处理和数据分割
- CNN模型实验和分析
- 理解和改进模型

2. 探索性数据分析

数据集共有14,640个标记数据，包含15个特征/属性，但仅使用“text”属性进行学习。情感类别分为积极、消极和中性三类。我们将从整个数据集中按分层方式抽取15%的数