基于神经网络的文本情感分类模型研究

情感分类作为近年来自然语言处理领域的热门研究方向,旨在识别文本中的情感态度,如积极、消极或者中立等,对社交媒体、新闻、评论和用户反馈等大量文本数据进行挖掘并分析其情感极性对于研究者和政府来讲具有十分重要的意义。传统的情感分类算法通常使用基于统计的特征提取方法,如词袋模型,再结合机器学习算法,如支持向量机(SVM)和朴素贝叶斯分类器等来进行分类。在基于对神经网络的研究下实现文本情感分析,对文本数据集进行预处理操作后建立情感分析模型,使用Keras框架搭建循环神经网络以识别情感倾向,定义相关函数后进行模型训练,并采用一系列方法指标来进行模型评估检验模型性能,比较传统机器学习算法提高了情感分析的精度和效率。

基于JavaWeb的西藏旅游平台的设计与实现

西藏旅游业发展对于促进当地民生福祉,提高人民生活水平有着重要意义。为更好地服务西藏旅游,使游客获得更优质的旅游体验,设计并实现了一个基于JavaWeb的西藏旅游平台。平台基于B/S架构,采用MVVM设计模式。前端使用Vue框架进行动态页面制作,后端采用SpringBoot+MyBatis-plus框架实现业务逻辑控制。使用Redis作为缓存层,采用MySQL数据库对数据进行持久化存储。设计并实现了游客端前台和管理员端后台。并针对网站安全性采取了一定技术措施。实现了西藏旅游信息资源查询与共享等功能,具有一定的实用性。