基于深度学习的自然语言处理技术在情感分析中的应用
深度学习
2023-12-12 21:00
596
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阅读提示：本文共计约737个文字，预计阅读时间需要大约2分钟，由本站编辑整理创作于2023年11月07日22时40分53秒。
论文标题：基于深度学习的自然语言处理技术在情感分析中的应用
摘要：随着互联网的普及和社交媒体的发展，人们越来越依赖于在线平台表达自己的观点和情绪。因此，对文本中的情感进行分析变得越来越重要。本文提出了一种基于深度学习的自然语言处理技术，用于对文本进行情感分析。通过使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合，我们的模型能够在很大程度上提高情感分析的准确性和效率。实验结果表明，该方法在多个数据集上均取得了显著的效果。
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引言
1.1 背景介绍
1.2 研究目的与意义
1.3 文献综述
-
相关概念与技术
2.1 自然语言处理
2.2 深度学习
2.3 卷积神经网络（CNN）
2.4 循环神经网络（RNN）
2.5 情感分析
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模型设计与方法
3.1 数据预处理
3.2 特征提取
3.3 模型构建
3.4 训练与优化
-
实验与结果
4.1 数据集描述
4.2 评价指标
4.3 实验设置
4.4 实验结果与分析
-
讨论
5.1 模型优势
5.2 局限性
5.3 未来研究方向
-
结论
6.1 研究成果
6.2 对未来工作的建议
参考文献
附录
本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集，部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题，请联系我们进行删除！谢谢大家！
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论文标题：基于深度学习的自然语言处理技术在情感分析中的应用
摘要：随着互联网的普及和社交媒体的发展，人们越来越依赖于在线平台表达自己的观点和情绪。因此，对文本中的情感进行分析变得越来越重要。本文提出了一种基于深度学习的自然语言处理技术，用于对文本进行情感分析。通过使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合，我们的模型能够在很大程度上提高情感分析的准确性和效率。实验结果表明，该方法在多个数据集上均取得了显著的效果。
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引言
1.1 背景介绍
1.2 研究目的与意义
1.3 文献综述 -
相关概念与技术
2.1 自然语言处理
2.2 深度学习
2.3 卷积神经网络（CNN）
2.4 循环神经网络（RNN）
2.5 情感分析 -
模型设计与方法
3.1 数据预处理
3.2 特征提取
3.3 模型构建
3.4 训练与优化 -
实验与结果
4.1 数据集描述
4.2 评价指标
4.3 实验设置
4.4 实验结果与分析 -
讨论
5.1 模型优势
5.2 局限性
5.3 未来研究方向 -
结论
6.1 研究成果
6.2 对未来工作的建议
参考文献
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