用Python编写的RNN模型应用于中文情感极性预测

在下面的示例中，我将使用Python编写一个基于循环神经网络（RNN）的中文情感极性预测模型。我将使用一个包含中文情感极性标签的电影评论数据集。我将首先对数据集进行预处理，然后构建RNN模型，并将模型应用于情感极性预测。

首先，我们需要导入必要的库：

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

接下来，我们需要加载数据集并对其进行预处理。数据集中的每个样本都是一条电影评论文本和一个情感极性标签（0表示负面情感，1表示正面情感）。

df = pd.read_csv('movie_reviews.csv')
df['text'] = df['text'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.lcut(x)))  # 分词
texts = df['text'].tolist()
labels = df['label'].tolist()

我们使用jieba库来对中文文本进行分词，将文本分成一个个词语。

然后，我们需要为词语建立一个索引，并将每个文本转换为一个整数序列。

all_words = ' '.join(texts).split()
word_counts = pd.Series(all_words).value_counts()
vocab_size = len(word_counts)
word_to_index = {word: index + 1 for index, word in enumerate(word_counts.index)}

seqs = [[word_to_index[word] for word in text.split()] for text in texts]

我们使用pandas库来统计词频，并从最常见的词语开始建立索引。我们还将所有文本转换为整数序列，其中每个整数表示一个词语。

接下来，我们将序列长度统一。

max_seq_length = max(len(seq) for seq in seqs)
padded_seqs = pad_sequences(sequences=seqs, maxlen=max_seq_length, padding='post')

我们使用keras的pad_sequences函数来将所有序列填充为相同的长度，填充的位置在序列的末尾。

然后，我们将情感极性标签转换为one-hot向量。

one_hot_labels = to_categorical(labels)

我们使用keras的to_categorical函数将标签转换为one-hot向量表示。

接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(padded_seqs, one_hot_labels, test_size=0.2, random_state=123)

我们使用sklearn库的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。

现在，我们可以构建RNN模型。

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size+1, output_dim=100, input_length=max_seq_length))
model.add(LSTM(units=100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(units=2, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

我们使用keras的Sequential模型来构建RNN模型。我们使用Embedding层将词语编码为密集向量。然后，我们添加一个LSTM层来处理序列数据，并添加一个全连接层作为输出层。

我们使用交叉熵损失函数和Adam优化器来训练模型。

最后，我们可以训练和评估模型。

model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), batch_size=64, epochs=10)

loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}')

我们使用fit函数来训练模型，并使用evaluate函数评估模型在测试集上的性能。

这是一个使用Python编写的简单的RNN模型，用于中文情感极性预测的例子。你可以根据自己的需求进行修改和改进。希望这对你有所帮助！