基于神经网络算法对文本的情感分析

由于互联网的出现,网络上有了大量的文本信息,例如新闻、社交软件的聊天记录以及各种评论,但是有文字就少不了情感分析,因为人脑分析的不准确,并且会夹杂了一些主观的情绪,所以我们选择用机器代替人进行分析,但是计算机不是生来就会情感分析,所以在编程的时候需要一些心理学的知识和生活中积累的经验。只有这样计算机才能够理解并学会处理各种不同情绪,进而帮助人类解决繁杂的事务性工作。本文通过利用发展迅速的神经网络模型,将神经网络模型应用到文本的情感分析上,无疑是一种领先的尝试,经过试验验证得知,模型的准确率达到了96%以上的准确率。