Python-基于深度学习LSTM的情感分析京东商城数据

简介

本项目为一个情感分析实验项目，主要目的是通过LSTM（长短时记忆网络）算法，对电商平台的评论数据进行情感分析，从而实现对商品评价的情感判定。

实验目的

• 学习并应用LSTM算法进行自然语言处理。
• 实现对电商评论的情感分类，判定为正面或负面情感。
• 提高对深度学习在情感分析领域应用的理解。

注意事项

• 本项目代码基于Python语言开发。
• 实验所需数据集为京东商城的评论数据。
• 代码运行环境需安装TensorFlow、Keras等深度学习相关库。

文件结构

• data/：存放京东商城评论数据集。
• model/：存放训练好的情感分析模型。
• train.py：模型训练脚本。
• predict.py：模型预测脚本。

使用说明

1. 将京东商城评论数据集放入data/文件夹内。
2. 运行train.py脚本，训练情感分析模型。
3. 训练完成后，使用predict.py脚本进行情感预测。

免责声明

本项目仅供学习和研究使用，不得用于商业用途。对于使用本项目造成的任何后果，作者不承担任何责任。