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下面是一个基于深度学习算法（如LSTM）的代码案例，用于对新闻数据集进行情感分类。这个代码将展示如何使用Python的Keras和TensorFlow库对该数据集进行预处理、训练和评估。

环境配置

首先，确保你安装了以下库：

pip install tensorflow pandas numpy scikit-learn

代码示例：基于LSTM的新闻情感分析

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 1. 读取数据集
data = pd.read_excel("news_data.xlsx")  # 假设数据集存储在news_data.xlsx文件中

# 2. 数据预处理
# 去掉无关字段，只保留标题和情感属性
data = data[['标题', '属性']]

# 清洗数据，去除空值
data = data.dropna()

# 映射情感属性为数值：消极=0，积极=1，中性=2
label_encoder = LabelEncoder()
data['标签'] = label_encoder.fit_transform(data['属性'])

# 3. 文本预处理：分词和填充
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)  # 设置最大词汇数为5000
tokenizer.fit_on_texts(data['标题'])
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['标题'])

# 填充序列，使得每个标题的长度一致
max_length = 50  # 设置最大长度为50
X = pad_sequences(sequences, maxlen=max_length)

# 标签（情感）为目标变量
y = data['标签'].values

# 4. 数据集拆分：训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 5. 构建LSTM模型
model = Sequential()

# Embedding层：词嵌入，将每个词转化为向量
model.add(Embedding(input_dim=5000, output_dim=128, input_length=max_length))

# LSTM层：用来捕捉文本中的时序关系
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))

# 输出层：分类，3个类别（消极、积极、中性）
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

# 6. 编译模型
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', 
              optimizer=Adam(), 
              metrics=['accuracy'])

# 7. 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test))

# 8. 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Test Loss: {loss:.4f}, Test Accuracy: {accuracy:.4f}")

# 9. 模型预测
def predict_sentiment(text):
    seq = tokenizer.texts_to_sequences([text])
    padded = pad_sequences(seq, maxlen=max_length)
    pred = model.predict(padded)
    label = np.argmax(pred, axis=1)
    sentiment = label_encoder.inverse_transform(label)
    return sentiment[0]

# 测试预测
sample_text = "股市大涨，投资者信心恢复"
print(f"Predicted Sentiment: {predict_sentiment(sample_text)}")

代码说明：

1. 数据读取与预处理：从Excel中读取数据。选取了“标题”和“属性”字段，其中“属性”被映射为数值标签（消极=0，积极=1，中性=2）。
2. 文本预处理：使用Tokenizer进行分词，将标题转换为数字序列。使用pad_sequences对文本序列进行填充，确保每个序列的长度相同。
3. LSTM模型构建：使用Keras搭建一个简单的LSTM模型，包含Embedding层（词嵌入）、LSTM层（捕捉序列特征）和输出层（softmax分类）。
4. 训练与评估：使用Adam优化器和sparse_categorical_crossentropy作为损失函数进行训练。评估模型并输出准确率。
5. 情感预测：通过训练好的模型对输入文本进行情感预测。

使用说明：

• 你可以将实际数据集路径替换为news_data.xlsx，确保数据集格式符合要求。
• 运行代码后，训练会持续5个epoch，你可以根据实际情况调整epochs和batch_size等超参数。

通过这个案例，你可以深入了解如何将深度学习应用于文本分类任务，最终帮助你分析新闻资讯的情感倾向。