使用Python和TensorFlow进行情感分析_利用tensorflow进行自然语言情感分析

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

情感分析（sentiment analysis）是自然语言处理领域的一个热门话题。它利用计算机对大量文本数据进行分析，识别出其中所蕴含的积极或消极情绪、褒贬评价等倾向性特征。基于此，可以帮助企业理解客户反馈，制定营销策略，改进产品质量和服务水平。本文将介绍如何用Python语言和TensorFlow框架实现一个简单的情感分析模型。

2.基础概念与术语

2.1 Python

Python是一个高级、通用、跨平台的编程语言。它具有简单易懂的语法，能够快速上手，且适用于各种任务。可以用来做数据科学、机器学习、web开发、游戏开发等多种领域的应用。

2.2 TensorFlow

TensorFlow是一个开源机器学习库，主要用于构建深度学习模型。它在Google创建并开源，目前由谷歌团队进行开发和维护。TensorFlow提供了多种功能，包括构建和训练神经网络，处理图片和文本数据等。

2.3 数据集

为了验证模型效果，需要搭建一个训练数据集。一般来说，情感分析模型所需的数据集应当包括如下几类：

• 有标注的训练数据集：这是模型训练时所用的正负样本数据，通常由标注者根据自己的意识判断标注。
• 无监督的训练数据集：这种数据集不提供任何目标值，仅由原始文本组成。
• 测试数据集：用于验证模型效果的真实世界的数据，也称作验证数据集。该数据集没有任何标签，只需要模型预测的准确率。
• 演示数据集：这类数据集用于展示模型的优秀之处，可以用来