Pytorch实现基于LSTM的情感分析的代码和数据集

基于深度学习LSTM算法的电商评论的情感分析（JD商城数据）全部资料.zip实验流程 对京东网站进行分析，并且通过分布式爬虫进行数据采集 对采集到的数据进行清洗，包括删掉重复数据，删掉垃圾数据等 对清理好的数据进行分词，停词等操作，并对结果保存到新的文档 将分词之后的数据，通过word2vec，建立词向量和索引表 对清洗后的数据，进行数据处理，将分数为1、2的定为不满意，将分数为3，4，5的定为满意 平衡正负样本数据，并且通过样本数据选出合适的文本长度值 词响亮与标签结合，生成可供训练的样本数据 建立分批（batch）函数 通过Tensorflow中的rnn模块进行lstm建模 开始训练，每1000次输出一次结果，每10000次，保存一下模型 绘制loss和accurate图像 实验总结 情感分析是一项非常重要的工作，无论是对商品满意度，电影满意度，政府满意度或者是群众情绪导向等多个领域，情感分析都是饰演着重要的角色，本实验通过大规模分布式爬虫对数据进行采集，获得到了目标数据，然后进行了数据处理，通过word2vec模型建立出了词向量和索引，在通过LSTM算法，进行了模型训练，根据最终

Research-report-Classification-system:爬取东方财富的宏观研究的研报，基于LSTM进行情感分析，分类为正向，负向和中性三类