基于深度学习的短文本情感分析

随着社交媒体和在线平台的普及,短文本数据的爆发式增长带来了对情感分析技术的迫切需求。情感分析作为自然语言处理领域的重要任务,致力于自动识别文本中蕴含的情感倾向,如积极、消极或中性等。本论文旨在探讨基于深度学习的短文本情感分析方法,通过构建和训练神经网络模型,实现对短文本情感的准确分类与预测。本文提出了一种综合性模型,将卷积神经网络与注意力机制相结合,以充分捕捉文本中的关键信息。通过在多个公开数据集上的实验,本文验证了该模型在短文本情感分析任务中的有效性,并与传统方法进行了对比。实验结果表明,所提出的方法在准确率和F1分数等指标上均明显优于其他方法,展现了其在处理短文本情感分析中的潜力。此外,本文还分析了模型的可解释性,探讨了其在情感判断过程中的关键依据。总体而言,本研究为基于深度学习的短文本情感分析提供了新的思路和方法,对于更好地理解和应用短文本数据中的情感信息具有重要意义。