基于深度学习的社交网络平台细粒度情感分析研究.pdf

简介：
本文探讨了在社交网络平台上运用深度学习技术进行细粒度情感分析的研究进展与挑战，旨在提高对用户情绪和态度的理解精度。 随着互联网步入Web 2.0时代，各种社交网络平台产生了大量丰富的情感文本数据。因此，在人机交互与人工智能领域，挖掘这些网络文本信息并进行情感倾向分析具有重要的现实意义。传统的解决方法主要依赖浅层学习算法来提取特征和分类，但这种方法可以进一步发展为利用深度学习技术对网络文本实现细粒度的情感分析，以便更好地捕捉到社会个体在网络世界中的真实情感，并使机器能够更深层次地理解人类情感表达。 具体而言，在实施深度学习时，我们采用了降噪自编码器来进行无监督特征提取并进行分类。通过实验训练获得最佳的参数设置后，通过对结果进行详细评估和分析证明了深度学习在处理情感信息方面的强大解析能力。