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基于深度学习的文本情感分析研究 被引量:1

Research on Text Sentiment Analysis Based on Deep Learning
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摘要 随着时代的迅速发展,计算机和互联网已经完全融入了人们的生活、学习和工作当中,在浩瀚的网络海洋里,人们通过各种方式留下自己的足迹,例如在淘宝、微博、微信、QQ、博客以及各种论坛等平台进行各种网络活动。正是这些聊天记录、评论记录及各类带有评价性的言论形成了一部分社会舆论,对于这类网络舆论进行情感分析,有利于社会的健康发展。本文主要基于深度学习的模型来对文本情感进行分析,主要包括卷积神经网络模型和支持向量机模型在文本情感中的应用,在分析过程中不断地优化参数,使分析模型达到最佳效果。 With the rapid development of the times,computers and the Internet have been fully integrated into people’s life,study and work.In the vast Internet ocean,people will leave their footprints in various ways,such as Taobao and Weibo,WeChat,QQ,blog and various forums and other platforms to conduct various network activities.It is these chat records,comment records and various evaluative remarks that form part of social public opinion.Sentiment analysis of such online public opinion is beneficial to the healthy development of society.This paper mainly analyzes text sentiment based on the deep learning model,mainly including the application of convolutional neural network model and support vector machine model in text sentiment.During the analysis process,the parameters are continuously optimized to achieve the best effect of the analysis model.
作者 谢彩云 何明志 周攀峰 彭琳 李宣颖 XIE Caiyun;HE Mingzhi;ZHOU Panfeng;PENG Lin;LI Xuanying(School of Mathematics and Computer,Yuzhang Normal University,Nanchang Jiangxi 330103,China)
出处 《信息与电脑》 2022年第3期84-86,共3页 Information & Computer
基金 2020年度江西省教育厅科学技术研究项目“基于深度学习的文本情感分析研究”(项目编号:GJJ203109) 2021年校级大学生创新训练项目“基于向量机模型(SVM)和卷积神经网络模型(CNN)的文本情感分析研究”。
关键词 深度学习 卷积神经网络 支持向量机模型 网络舆情 情感分析 deep learning convolutional neural network support vector machine model network public opinion sentiment analysis
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