影评情感分类（基于IMDB数据集）

回顾以前的笔记

在keras中，内置了imdb电影评分数据集，来进行评价预测

安装keras

conda install keras

conda就帮依赖全部搞定，记得加源

导入imdb

from keras.datasets import imdb

数据集简要说明

• 一个长长的英文句子，有的有几千单词，有的有几十，分类成好的评价和不好的评价

在数据中不是单词，而是单词的索引
一共就5万句子

import keras
from keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
data = keras.datasets.imdb
max_word = 10000
# 加载前10000个单词 最大不超过10000
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = data.load_data(num_words=max_word)

查看数据

x_train.shape, y_train.shape
OUT:
((25000,), (25000,))
x_train[0]
y_train[0]
OUT:
输出的是
词汇的index
输出的是 
array([1, 0, 0, ..., 0, 1, 0], dtype=int64)
1 代表 正面评价 0 代表负面怕评价

加载index和词汇的对应关系

#加载词汇
word_index = data.get_word_index()
#将index和value 互换
index_word = dict((value, key) for key,value in word_index.items())