情感计算是人机交互核心？谈深度学习在情感分析中的应用

经由过程 Keras，可以快速建出膳绫擎的模型：

完全代码：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py
具体的代码讲解： http://machinelearningmastery.com/sequence-classification-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/

Bi-directional LSTM

Bi-directional LSTM 和 LSTM 异常类似，只是把句子经由过程两个不合偏素来看，如下图所示：

这种做法有一个好处，以这句话「我今天好悲伤」为例，重点刚好在句尾。但如不雅换一个句子，「真高兴，明天要出去玩了」，此句的重点则在句首。是以，可以用 Bi-directional LSTM 来处理这种问题。

一样，经由过程 Keras，可以快速建出这种模型：

只要在 LSTM 外面包上「Bidirectional」这个 wrapper，立时就能制造完成。
完全代码：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py

CNN

接下来，依序分享一下怎么竽暌姑 LSTM, Bi-directional LSTM, CNN, CNN-LSTM 等 Neural Network 来解情感分析（sentiment analysis）的问题。

LSTM (long-short term memory)

近年来 CNN 在影像范畴大年夜有冲破，不过也有人把 CNN 的办法应用到文字处理膳绫擎。在此先分享一篇 arxiv 汕９依υ?┞仿，「Recent Advances in Convolutional Neural Networks」，于 2017 年事首?年代做了更新：https://arxiv.org/pdf/1512.07108.pdf

琅绫擎对 CNN 做了 overview，同时在「5.10. Natural Language Processing」对 NLP 做了些整顿。

然后我们回归主题，怎么应用 CNN 来做情感分类呢？

具体的道理，可以参考这篇文献：https://arxiv.org/abs/1408.5882
这篇则是有名的博客 WildML 写的介绍：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/

不过，大年夜实作面的角度来看，经由过程 Keras，CNN 的道理也不是太重要，只要找对 API 即可 (Conv1D)。在以下这个实作典范中，大年夜约须要 20 行的代码，即可建出这个 model：

完全代码：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_cnn.py

CNN-LSTM

膳绫擎介绍完 LSTM & CNN，那是不是有办法可以把两者的特点结合起来，融合成一个 CNN-LSTM 的 model？经由过程 Keras，当然照样可以的！

完全代码： https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_cnn_lstm.py

以上重要分享了比较广泛邓晡谗面内容，也许可以或许赞助大年夜家解决手头汕９依υ?题。不过膳绫擎用 LSTM 与 CNN 来解 sentiment analysis 的问题大年夜约是近 5 年内成长的技巧，不是比来最新的技巧。

前置功课：

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【义务编辑：张子龙 TEL：（010）68476606】

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