我正致力于使用LSTM进行情绪分析， 我有一个csv格式的数据集，带有['Sentiment'，'Tweet']。 Wor2vec模型是在这个数据集上训练的，但现在我不知道如何将其作为输入提供给lstm。我试过用向量替换csv文件中的单词，但我不能这样做。 在构建lstm或者时，是否需要使用任何查找方法 我们必须用向量替换csv文件中的单词，但是怎么做呢？
（我保存了我训练过的word2vec模型）
答案 0 :(得分：0)
您使用的是哪个库？无论如何，是的，您必须将每个输入单元（每个数据点）映射到单词ID。例如，如果以下是您要提供给模型的单条推文：
狐狸跳过棕色的狗这将通过字典转换为完全由单词ID组成的输入（根据LSTM的设计方式进行一些填充）
23 69 10 4 254 145
这些数字可以存储在一个numpy数组中，例如，在您将它们提供给网络之前，并将情绪（比如说0.54）作为预期输出。