Python中使用Keras的Embedding()函数进行中文情感分类

在Python中，使用Keras库进行中文情感分类，可以使用Embedding()函数来进行词嵌入。Embedding()函数可以将文本数据转换为连续的向量表示，用于输入神经网络模型进行训练和预测。

下面是一个使用Keras的Embedding()函数进行中文情感分类的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 样本数据
X_train = ['这个电影太棒了', '这个电影很差']
y_train = [1, 0]

X_test = ['这部电影非常好', '这部电影让人失望']
y_test = [1, 0]

# 构建词典
vocab = set(''.join(X_train))
vocab_to_int = {c: i+1 for i, c in enumerate(vocab)}
int_to_vocab = {i+1: c for i, c in enumerate(vocab)}

# 将文本数据转换为数值序列
X_train_seq = [[vocab_to_int[c] for c in word] for word in X_train]
X_test_seq = [[vocab_to_int[c] for c in word] for word in X_test]

# 设置最大句子长度
max_seq_length = max(len(seq) for seq in X_train_seq)

# 填充或截断句子序列为固定长度
X_train_pad = np.zeros((len(X_train_seq), max_seq_length))
for i, seq in enumerate(X_train_seq):
    X_train_pad[i, :len(seq)] = seq

X_test_pad = np.zeros((len(X_test_seq), max_seq_length))
for i, seq in enumerate(X_test_seq):
    X_test_pad[i, :len(seq)] = seq

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(vocab)+1, 32, input_length=max_seq_length))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train_pad, y_train, nb_epoch=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict_classes(X_test_pad)

print('预测结果:', y_pred)

在上面的示例代码中，我们首先定义了训练样本和测试样本，每个样本都是一个中文句子，对应的标签是情感分类（正面或负面）。

接下来，我们构建了一个简单的词典，将每个中文字符映射为一个唯一的整数，用于构建模型的输入。

然后，我们将文本数据转换为数值序列，并对序列进行填充或截断，使每个序列长度保持一致。

接着，我们构建了一个包含Embedding层、LSTM层和Dense层的神经网络模型。Embedding层将每个整数序列转换为向量表示，LSTM层处理序列数据，Dense层输出预测结果。

最后，我们使用模型进行训练，并使用训练好的模型进行预测。

以上就是使用Keras的Embedding()函数进行中文情感分类的示例代码。你可以根据自己的需求进行调整和扩展。