基于TextCNN的情感分析模型实现及源代码解析

情感分析是自然语言处理中的重要任务之一，旨在识别文本中所表达的情感倾向。本文将介绍如何使用TextCNN（Text Convolutional Neural Network）模型来实现情感分析任务，并提供相应的源代码解析。

1. 引言
   情感分析在商业领域有着广泛的应用，例如社交媒体监测、产品评论分析等。TextCNN是一种基于卷积神经网络的文本分类模型，具备快速训练和良好的性能优势。通过对文本进行卷积操作，可以捕捉到不同长度的特征，并结合池化层进行特征提取，最后通过全连接层进行分类。

2. 数据预处理
   在构建情感分析模型之前，需要对原始文本数据进行预处理。首先，将文本转换为小写形式，以避免不同大小写带来的影响。其次，去除文本中的标点符号、特殊字符和数字等无关信息。最后，将文本切分为单词或者短语，形成词汇表。

以下是数据预处理的示例代码：

import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

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