基于深度学习和词嵌入的情感分析系统的构建及应用【含毕业设计源码、答辩PPT及论文】

简介：
本项目致力于开发一种利用深度学习与词嵌入技术进行情感分析的系统。通过集成先进的自然语言处理方法，我们成功构建了一个能够准确识别并分类文本情绪的模型，并提供了完整的毕业设计文档、源代码以及演示材料以供参考和进一步研究。 基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现 1. 研究目的：本研究旨在对文本进行句子及段落级别的情感倾向性分析，并通过算法判断其情感色彩，从而提升情感分析的准确性。目标是不断优化和改进模型，以适应实际数据集的需求，在此基础上完成模型训练、调优以及简单的封装与部署。 2. 研究方法：采用深度学习技术作为主要研究手段，选取IMDB数据库进行实验验证。本论文尝试借鉴其他先进算法的优点，并设计了七个基于深度学习的情感分析模型。此外，本段落的一大创新在于引入了一种融合策略——堆叠法（stacking），通过这种方法将三种传统的树形机器学习算法与上述七种深度学习模型相结合，以期获得更佳的性能表现。 3. 研究结论：在首个IMDB数据集上应用AUC评价指标后发现，所设计的情感分析系统能够达到95.97%的准确率，在同类研究中排名前15%，表明其具有较高的预测精度。而在第二个Twitter语料库测试时采用F1 Score评分标准，则获得了0.7131280389的成绩，并在614个参与项目中位列第196名，即处于约30%的位置，进一步验证了该方法的有效性与实用性。