使用Python编写GRU模型预测中文短文本的情感倾向

以下是使用Python编写的GRU模型来预测中文短文本的情感倾向的例子。

首先，我们需要导入必要的Python库。

import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Embedding, GRU, Dense, Dropout
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split

接下来，我们读取训练数据，并对文本进行分词。

# 读取训练数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 分词
df['tokens'] = df['text'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x)))

接着，我们创建一个Tokenizer对象，并使用训练数据的tokens列来训练Tokenizer，以便将文本转换为数字序列。

# 创建Tokenizer对象
tokenizer = Tokenizer(oov_token='<OOV>')

# 训练Tokenizer
tokenizer.fit_on_texts(df['tokens'])

# 将文本转换为数字序列
df['sequences'] = tokenizer.texts_to_sequences(df['tokens'])

然后，我们使用pad_sequences函数将数字序列填充为固定长度的序列。

# 填充序列
max_length = 100
df['padded_sequences'] = pad_sequences(df['sequences'], maxlen=max_length, padding='post')

接下来，我们将情感标签进行独热编码。

# 独热编码
df['label'] = pd.get_dummies(df['label']).values.tolist()

然后，我们划分训练集和测试集。

# 划分训练集和测试集
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

接着，我们定义GRU模型。

# 定义模型
input_layer = Input(shape=(max_length,))
embedding_layer = Embedding(input_dim=len(tokenizer.word_index)+1, output_dim=100, input_length=max_length)(input_layer)
gru_layer = GRU(units=128)(embedding_layer)
dropout_layer = Dropout(0.2)(gru_layer)
output_layer = Dense(units=len(df['label'][0]), activation='softmax')(dropout_layer)

model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.summary()

然后，我们编译模型。

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

接下来，我们训练模型。

# 训练模型
model.fit(train_df['padded_sequences'].tolist(), train_df['label'].tolist(), epochs=10, batch_size=32)

最后，我们使用测试集评估模型的性能。

# 使用测试集评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(test_df['padded_sequences'].tolist(), test_df['label'].tolist())
print(f'Test loss: {loss:.4f}')
print(f'Test accuracy: {accuracy:.4f}')

这就是使用Python编写GRU模型来预测中文短文本情感倾向的例子。通过使用适当的数据集和超参数调整，您可以使用该模型来预测中文短文本的情感倾向。