小编Amy*_*Amy的帖子

我正在使用 Keras 来实现情感分析代码。我的训练数据如下：

• pos.txt : 所有正面评论的文本文件，以行分隔
• neg.txt : 所有负面评论的文本文件，以行分隔

我以与此处类似的方式构建我的代码

唯一的区别是他们的数据是从 Keras 数据集导入的，而我的是文本文件

这是我的代码

# CNN for the IMDB problem

top_words = 5000

pos_file=open('pos.txt', 'r')
neg_file=open('neg.txt', 'r')
 # Load data from files
 pos = list(pos_file.readlines())
 neg = list(neg_file.readlines())
 x = pos + neg
 total = numpy.array(x)
 # Generate labels
 positive_labels = [1 for _ in pos]
 negative_labels = [0 for _ in neg]
 y = numpy.concatenate([positive_labels, negative_labels], 0)

 #Testing
 pos_test=open('posTest.txt', 'r')
 posT = list(pos_test.readlines())
 print("pos length is",len(posT))

 neg_test=open('negTest.txt', …