背景介绍

随着文本内容在互联网中的广泛使用，情感倾向分类已成为人工智能领域的重要研究方向。本项目旨在实现对输入文本的情感倾向进行分类，通过神经网络模型实现对中文文本的自动识别，输出结果包括分类结果（如积极、中性或消极）。

技术实现要点

1. 数据预处理：过滤噪声、归一化，确保输入数据的质量
2. 神经网络模型：使用Keras构建基于输入层的简单神经网络
3. Keras训练与预测：通过训练脚本实现模型训练并输出结果
4. 本地运行说明：项目文件包含完整代码及部署说明

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代码实现

1. 数据预处理

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv("text_data.csv", encoding="utf-8")

# 过滤噪声（去除空行和特殊字符）
data = data.dropna()
data = data.astype({'text': str})

# 归一化处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['text']])

# 保存预处理结果
scaled_data.to_csv("preprocessed_features.csv", index=False)

2. Keras模型实现

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input

# 输入数据
input = Input(shape=(100,))
hidden1 = Dense(64, activation='relu', name="hidden1")(input)
output = hidden1

# 构建模型
model = Sequential([
    Input(shape=(100,)),
    Dense(64, activation='relu', name="hidden1")(input),
    Dense(3, activation='softmax', name="output")(hidden1)
])

# 训练脚本
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(scaled_data, labels, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2)

3. 预测结果输出

# 预测模型
y = model.predict(predictions)

# 输出结果
print(y)

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总结

本项目通过神经网络模型实现中文文本的情感分类，实现了数据预处理、模型训练和预测输出的核心功能。项目文件包含完整的代码及部署说明，适合中级开发者完成。通过本地运行，可以方便地进行模型测试和部署。该项目不仅展示了Keras在文本分类中的应用，也强调了数据预处理和模型训练的核心技术点。