文本情感分析最优模型生成

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2023-01-12 21:54:21

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毕业设计：基于深度学习的文本情感分析在毕业设计中的应用。通过使用深度学习算法，如卷积神经网络和长短期记忆网络，我们构建了一个端到端的情感分析模型。我们使用大规模的文本数据集对模型进行训练和评估，并通过准确率和F1分数等指标来评估模型的性能。实验结果表明，基于深度学习的模型在文本情感分析任务中表现出色。对计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导

摘要：20世纪初以来，文本的情感分析在自然语言处理领域成为了研究的热点，吸引了众多学者越来越多的关注。对于中文文本的情感倾向性研究在这样一大环境下也得到了显著的发展。本文主要是基于机器学习方法的中文文本情感分类，主要包括：使用开源的Markup处理程序对XML文件进行分析处理、中科院计算所开源的中文分词处理程序ICTCLAS对文本进行分词处理、去除停用词等文本预处理，在基于向量空间模型VSM的文本...

结合语言知识和深度学习的中文文本情感分析方法徐康庭,宋威北方工业大学信息学院摘要：在目前的中文文本情感分析研究中，基于语义规则和情感词典的方法通常需要人工设置情感阈值；而基于深度学习的方法由于未能运用语义规则和情感词典等语言知识，不能充分提取情感特征。针对这两种方法的缺点，提出了一种将语言知识和深度学习结合的文本情感分析方法。该方法首先根据语义规则提取文本中的关键情感...

情感分析旨在挖掘文本中的主观信息，它是自然语言处理中的经典任务。在本次任务中，我们将在影评文本数据集（Rotten Tomato）上进行情感分析，通过实现课堂讲授的模型方法，深刻体会自然语言处理技术在生活中的应用。同学们需要实现自己的情感分析器，包括特征提取器（可以选择词袋模型、词向量模型和预训练模型）、简单的线性分类器以及梯度下降函数。随后在数据集上进行训练和验证。我们提供了代码框架，同学们只需补全 model.py 中的两个函数。

数据增强（data augmentation）是指通过对原始训练数据进行一系列变换和扩充，生成新的训练样本，以增加训练数据的多样性和数量，从而提升深度学习模型的泛化能力和鲁棒性。保存最优模型指的是在训练过程中，根据某个指标（如验证集准确率或损失函数值）的表现，选择最好的模型参数并将其保存下来，然后形成一个文件，后缀名为pt\ppt\t7。在深度学习中，模型的训练过程通常是通过迭代优化算法（如梯度下降）来不断调整模型的参数，以最小化目标函数（如损失函数）。

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