使用Python编写GRU模型预测中文文本的情感强度

以下是一个使用Python编写GRU模型进行中文文本情感强度预测的例子。在这个例子中，我们使用了一个中文情感分析数据集，包含正面和负面情感的文本。

首先，我们需要安装并导入必要的库：

!pip install tensorflow
!pip install keras
!pip install jieba
!pip install pandas
!pip install numpy

然后，导入所需的库和模块：

import jieba
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import GRU, Embedding, Dense
from keras.utils import to_categorical

接下来，我们加载并预处理数据集。我们将数据集分为训练集和测试集，并对文本数据进行分词处理：

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

# 分割为训练集和测试集
train_size = int(0.8 * len(data))
train_sentences = data['text'][:train_size]
train_labels = data['label'][:train_size]
test_sentences = data['text'][train_size:]
test_labels = data['label'][train_size:]

# 对文本数据进行分词处理
train_sentences = train_sentences.apply(lambda x: ' '.join(jieba.lcut(x)))
test_sentences = test_sentences.apply(lambda x: ' '.join(jieba.lcut(x)))

接下来，我们需要创建一个词汇表，将每个词映射到一个唯一的整数值。然后，我们将文本数据转换为整数序列，并使用pad_sequences函数对序列进行填充，使其具有相同的长度：

# 创建词汇表
all_words = ' '.join(train_sentences).split()
unique_words = list(set(all_words))
word_to_int = {word: index+1 for index, word in enumerate(unique_words)}
int_to_word = {index+1: word for index, word in enumerate(unique_words)}

# 将文本数据转换为整数序列
train_sequences = [[word_to_int[word] for word in sentence.split()] for sentence in train_sentences]
test_sequences = [[word_to_int[word] for word in sentence.split()] for sentence in test_sentences]

# 填充序列
max_sequence_length = 100
train_data = pad_sequences(train_sequences, maxlen=max_sequence_length)
test_data = pad_sequences(test_sequences, maxlen=max_sequence_length)

接下来，我们将标签进行独热编码，以便在模型训练过程中使用：

# 标签独热编码
train_labels = to_categorical(train_labels, num_classes=2)
test_labels = to_categorical(test_labels, num_classes=2)

然后，我们创建GRU模型并进行训练：

# 创建GRU模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(unique_words)+1, 100, input_length=max_sequence_length))
model.add(GRU(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, validation_data=(test_data, test_labels), epochs=5, batch_size=64)

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测：

# 进行预测
def predict_sentiment(text):
    # 分词处理
    text = ' '.join(jieba.lcut(text))
    
    # 文本转换
    sequence = [word_to_int[word] for word in text.split()]
    data = pad_sequences([sequence], maxlen=max_sequence_length)
    
    # 模型预测
    prediction = model.predict(data)[0]
    sentiment = np.argmax(prediction)
    
    if sentiment == 1:
        return '正面情感'
    else:
        return '负面情感'

# 使用模型进行预测
text = '这部电影太好看了！'
print(predict_sentiment(text))  # 输出：正面情感

text = '这本书令人失望。'
print(predict_sentiment(text))  # 输出：负面情感

使用这个例子，您可以根据自己的数据和需求，使用GRU模型预测中文文本的情感强度。