基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】
1、研究目的
针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析,利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性,不断学习,不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优,并对模型进行简单的封装和部署。
2、研究方法
主要使用基于深度学习的方法,数据集采用论文常用的 IMDB 数据集,旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点,自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于,利用模型集成融合里的堆叠法的思想,实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。
3、研究结论
在第一个IMDB数据集上经过AUC评分,计算重合的面积, 可以达到95.97%分,排名能达到前15%。
在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法,得到了 0.7131280389的分数,排名196/614,30%左右。
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