情感分析
1.网络结构 2.数据源 数据集的训练集和测试集分别包含25000个已标注过的电影评论。其中,负面评论的得分小于等于4,正面评论的得分大于等于7,满分10分。 文章参考: https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/user_guides/nlp_case/understand_sentiment/README.cn.html from __future__ import print_function import paddle import paddle.fluid as fluid import numpy as np import sys import math CLASS_DIM = 2 #情感分类的类别数 EMB_DIM = 128 #词向量的维度 HID_DIM = 512 #隐藏层的维度 STACKED_NUM = 3 #LSTM双向栈的层数 BATCH_SIZE = 128 #batch的大小 word_dict = paddle.dataset.imdb.word_dict() train_reader = paddle.batch( paddle.reader.shuffle( paddle.dataset.imdb.train(word_dict), buf_size=25000), batch