基于卷积神经网络的多维特征微博文本情感研究

随着计算机网络技术的飞速发展,人们已不满足于被动阅读式的上网体验,快捷高效轻易发表自己的观点及创作,成为人们新的上网追求。而微博的出现,精准满足了人们的需求,人们可以在微博上发表长篇大论,也可以短短几个字,表达喜怒哀乐及对事物的看法。在微博上,人人既是浏览者,也是创作者。如何通过微博及时准确把握舆情动态,通过字里行间分析受众情感,成为网络监管者应该重视的问题。文章改变当前较为流行的机器学习算法,以基于卷积神经网络的多维特征微博文本情感研究作为主题,在深入分析研究背景的基础上,从构建关键词向量、构建卷积神经网络模型、算法设计三个方面论述了具体研究方法,随后从实验设计、结果分析、对比实验及分析三个方面全面分了实验结果,最后阐释了该算法研究的启示与建议。