使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型

接下来让我们看看如何使用飞桨实现一个基于长短时记忆网络的情感分析模型。在飞桨中，不同深度学习模型的训练过程基本一致，流程如下：

数据处理：选择需要使用的数据，并做好必要的预处理工作。
网络定义：使用飞桨定义好网络结构，包括输入层，中间层，输出层，损失函数和优化算法。
网络训练：将准备好的数据送入神经网络进行学习，并观察学习的过程是否正常，如损失函数值是否在降低，也可以打印一些中间步骤的结果出来等。
网络评估：使用测试集合测试训练好的神经网络，看看训练效果如何。

在数据处理前，需要先加载飞桨平台（如果用户在本地使用，请确保已经安装飞桨）。

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