【摘 要】
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随着互联网技术的迅猛发展,微博等社交平台日渐成熟,用户量剧增导致文本数据爆炸式增长,并且用户所发表的言论简短,口语化严重,导致准确地识别文本中隐含的情感信息更加困难。传统的情感分析方法主要依靠人工构建情感词典,并且需要针对不同领域的语料选择不同的特征选择方法,费时费力,已无法满足短文本情感分析的需求。因此,本文结合深度学习的方法,开发了一个基于深度学习的社交平台情感分析系统。主要研究工作如下:1)
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随着互联网技术的迅猛发展,微博等社交平台日渐成熟,用户量剧增导致文本数据爆炸式增长,并且用户所发表的言论简短,口语化严重,导致准确地识别文本中隐含的情感信息更加困难。传统的情感分析方法主要依靠人工构建情感词典,并且需要针对不同领域的语料选择不同的特征选择方法,费时费力,已无法满足短文本情感分析的需求。因此,本文结合深度学习的方法,开发了一个基于深度学习的社交平台情感分析系统。主要研究工作如下:1)进行了数据获取并对数据进行了类别标注。停用词列表采用“哈工大停用词词库”。数据集一部分从网站直接下载,分析整理,另一部分使用Scrapy框架,结合Beautiful soup解析网页,爬取微博评论短文本,最后采用人工标注的方法完成实验数据集的整理。2)建立了基于深度学习的情感分析模型。首先利用嵌入模块将处理好的实验数据,生成嵌入矩阵。然后利用LSTM捕获长距离依赖关系,利用TextCNN捕获单词之间的依赖关系。最后输出文本具体情感类别。分别与基于TextCNN的情感分析模型、基于RNN的情感分析模型、基于LSTM的情感分析模型在同一数据集上进行对比实验,结果表明,基于LSTM+TextCNN的情感分析模型,分类效果最好,准确率高达91.22%。3)开发了社交平台情感分析系统。以微博短文本情感分析为应用场景,以本文中实验方法为基础,设计并实现了一个文本情感分析系统。首先对系统进行需求分析,根据需求分析设计系统整体架构,主要包括数据的获取及存储、数据处理、模型训练、分类预测、人机交互五部分,采用Vue、Django、Scrapy框架进行搭建,Java、Python语言进行编写,最后利用ECharts实现系统可视化。
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