情感分析：使用LSTM或Transformer模型在Twitter数据集上进行情感分析

在这篇博客中，我们将学习如何使用LSTM和Transformer模型在Twitter数据集上进行情感分析。情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一项重要任务，旨在从文本中提取情感倾向。我们将介绍数据准备、模型构建和训练的步骤。

准备数据集

首先，我们需要一个数据集来训练和评估我们的模型。这里，我们使用Twitter数据集，包含了大量带有情感标签的推文。数据集可从这里下载。数据集中的情感标签为0（负面情感）和1（正面情感）。

数据预处理

为了训练我们的模型，我们需要对数据进行预处理。首先，我们将加载数据并对其进行清洗。我们将使用pandas库加载数据，并使用re库对数据进行清洗。

import re
import pandas as pd
 
def clean_text(text):
    text = re.sub(r'@[A-Za-z0-9_]+', '', text)
    text = re.sub(r'https?://[A-Za-z0-9./]+', '', text)
    text = re.sub(r'www.[^ ]+', '', text)
    text = re.sub(r'[a-zA-Z0-9]*www[a-zA-Z0-9]*com[a-zA-Z0-9]*', '', text)
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z]', '