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fromgensicorpora.diportDiary
#使用序贯模型
fromkeras.preprogimportsequence
#将要用到的网络类型
fromkeras.modelsimportSequential
fromkeras.layers.embeddingsimportEmbedding
fromkeras.layers.retimportLSTM
fromkeras.layers.portDe，A
importjieba
importpandasaspd
np.randoseed（1337）#指定随机种子，保证结果可复制
sys.setreit（1000000）
#设置参数
vocab_dim=100#词向量的维数
maxlen=100
&ions=1
n_exposures=10#出现频率低于10次的词会被忽略
window_size=10#词向量考虑的上下文最大长度
batch_size=30
n_epoch=10
ih=100
ultiprog.t（）
#并行cpu的数量可设置为cpu核心数
#定义加载训练文件并对数据格式进行处理的函数，以备使用
defloadfile（）：
pos=pd.read_excel（'pos.xls'，header=None，index=None）
neg=pd.read_excel（'neg.xls'，header=None，index=None）
bined=e（（pos[0]，neg[0]））
y=e（（ype=int），
np.zeros（leype=int）））
&urnbined，y
#定义函数，对句子进行分词，并去掉换行符
&oke）：
&=[jieba.lent.replace（'n'，''））fordot
&]
&
#创建词典，并返回每个词语的索引、词向量以及每个句子所对应的词语索引
&e_diodel=None，
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