在本篇文章中，我们将介绍如何使用深度学习模型进行情感分析。具体来说，我们将使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对 IMDB 数据集进行情感分类。
1. 数据集介绍
IMDB 数据集是一个常用的自然语言处理数据集，包含了 50000 条电影评论。其中，25000 条评论用于训练，25000 条评论用于测试。每条评论的标签为正面（positive）或负面（negative）。
我们可以使用 TensorFlow 中的 tf.keras.datasets.imdb.load_data() 方法加载 IMDB 数据集：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-414645.html
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import imdb
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=10000)
# 对序列进行填充和截断
x_train = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=100)
x_test = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=100)
在上述代码中，我们使用 load_data() 方法加载 IMDB 数据集，并使用 num_words 参数指定只保留出现频率最高的前 10000 个单词。然后，我们使用 pad_sequences() 函数对序列进行填充和截断，使得每条评论的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-414645.html
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