LSTM情感分析实验总结：87%准确率 | IMDB数据集实战

本次实验使用LSTM模型实现了情感分析任务，通过对IMDB电影评论数据集进行训练和测试，得到了较好的效果。

首先，我们对数据进行了预处理，包括对文本进行分词、去停用词、去标点符号等操作，最终得到了每条评论对应的词向量表示。然后，我们使用了Keras框架搭建了LSTM模型，并进行了训练和测试。在模型训练过程中，我们使用了交叉熵损失函数和Adam优化器，并设置了EarlyStopping和ModelCheckpoint等回调函数，以提高模型的泛化能力和训练效率。

实验结果表明，我们的LSTM模型在IMDB数据集上的准确率达到了87%左右，表现出较好的分类能力。在实验中，我们还尝试了不同的参数组合和模型结构，如调整LSTM层数、隐藏层神经元数目、词向量维度等，以及使用预训练的词向量等技巧，最终得到了最优的模型。

此外，我们还对模型进行了可视化分析，包括查看模型的训练和验证曲线、绘制混淆矩阵等，以更加直观地了解模型的性能和优化方向。

总之，本次实验通过使用LSTM模型实现情感分析任务，提高了我们对深度学习模型的理解和实践能力，同时也掌握了一些常用的数据处理和可视化技巧。