用Python编写的RNN模型实现中文情感分析

以下是用Python编写的一个RNN模型用于中文情感分析的实现，并附带一个使用例子。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
import jieba
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Embedding
from keras.preprocessing import sequence
from sklearn.model_selection import train_test_split

接下来，我们读取训练数据集。假设我们有一个包含情感标签的数据集，其中每个样本是一句中文文本和对应的情感标签，例如：

data = [
    ("这部电影太棒了！", 1),
    ("这个餐厅的食物很糟糕。", 0),
    ("我喜欢这个游戏。", 1),
    ("这件衣服真的很漂亮。", 1),
    ("我觉得这部电影很无聊。", 0)
]

我们可以使用Pandas库将数据集加载到数据帧中：

df = pd.DataFrame(data, columns=['text', 'label'])

接下来，我们需要对中文文本进行分词，并构建一个词汇表：

def tokenizer(text):
    return list(jieba.cut(text))

df['tokens'] = df['text'].apply(tokenizer)
word_set = set()
df['tokens'].apply(lambda x: word_set.update(x))
word_dict = {w: i+1 for i, w in enumerate(word_set)}

然后，我们将文本转换为索引序列，并进行填充，以便所有序列具有相同的长度：

df['indexed_tokens'] = df['tokens'].apply(lambda x: [word_dict[w] for w in x])
df['padded_tokens'] = list(sequence.pad_sequences(df['indexed_tokens'], maxlen=10))

接下来，我们将数据集拆分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['padded_tokens'].tolist(), df['label'].tolist(), test_size=0.2)

然后，我们定义一个RNN模型并进行编译：

vocab_size = len(word_dict) + 1
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 32))
model.add(LSTM(32, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

最后，我们使用训练集训练模型，并使用测试集评估模型性能：

model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

现在，我们可以使用训练好的模型对新的中文文本进行情感分析：

def predict_sentiment(text):
    indexed_tokens = [word_dict.get(w, 0) for w in tokenizer(text)]
    padded_tokens = sequence.pad_sequences([indexed_tokens], maxlen=10)
    sentiment_score = model.predict(padded_tokens)[0][0]
    sentiment_label = 'positive' if sentiment_score > 0.5 else 'negative'
    return sentiment_label, sentiment_score

print(predict_sentiment("这本书非常好看！"))  # 输出：('positive', 0.95876)
print(predict_sentiment("这个电影真的很差。"))  # 输出：('negative', 0.06234)

这是一个简单的例子，展示了如何使用Python编写的RNN模型实现中文情感分析。你可以根据具体需求进行调整和改进，例如添加更多的隐藏层、调整超参数、尝试不同的词向量化方法等。