在数字化时代，文本情感分析成为了研究热点之一，而利用LSTM（长短期记忆网络）进行序列分类更是人工智能领域的明星技术之一！😊今天我们就来聊聊如何用Keras框架实现这一功能。首先，我们需要收集并预处理大量的文本数据，确保每条数据都经过清洗和标注，这一步至关重要，就像给花朵浇水施肥一样必不可少。接着，构建基于LSTM的神经网络模型，通过Keras简洁的API设置输入层、LSTM层以及输出层，让模型能够学习到文本中的情感特征。训练过程中，不断调整超参数，比如学习率和隐藏单元数量，就像是在烹饪时调节火候和调料比例。最后，当模型训练完成并通过验证集测试后，就可以应用于实际场景中啦！🎉无论是电商评论还是社交媒体内容，都能快速准确地判断其情感倾向。这项技术不仅提升了用户体验，还为企业决策提供了有力支持。💪让我们一起期待AI在未来带来更多惊喜吧！🌟