文本分类实战：使用LSTM对微博评论进行情感分析

💬 文本分类实战：使用 LSTM 对微博评论进行情感分析（PyTorch 实现）

情感分析是自然语言处理（NLP）中最热门的任务之一，广泛应用于舆情分析、用户反馈理解等场景。本文将带你实战使用 LSTM 模型对 微博评论 进行情感分类，掌握从数据预处理、模型构建、训练评估到预测的完整流程。

🎯 一、项目目标

• 数据集：微博正负面评论文本；
• 任务：判断评论是“正面”还是“负面”；
• 技术路线：使用 PyTorch 构建 LSTM 模型；
• 涉及内容：文本预处理、词嵌入（Embedding）、LSTM 网络、分类输出、训练与测试。

🗃️ 二、数据准备

建议使用微博情感分析数据集，如：

• NLPCC 2014 微博情感分析数据
• 或你自己爬取并手动标注的评论数据。

数据格式如下（C