基于深度学习的文本情感分析系统的设计与实现

发布时间：2024-06-05 23:29

　　近年来,由于互联网技术的发展和人们生活水平的提高,用户对系统使用感受和服务质量要求也越来越高。河北斯博思创新科技有限公司在行业领域也有了很深的根基,由于缺乏专门的对文本进行情感分析的系统,使得公司不能够及时了解用户对客服人员服务的整体评价,造成公司不能有针对性的改进服务方式;在系统发布新功能后,不能及时了解用户的使用感受;在公安发布新的通知或发生某一特定事件时,不能及时了解到各企业或网民的情感倾向,从而不能有针对性的做出决策。针对这些问题,公司提出建立一个文本情感分析系统,通过收集分析论坛上有关本公司的文本,为进一步的业务拓展打下基础。本文以天涯论坛文本和公司现有数据为例进行深入的研究,通过对需求进行分析,设计系统总体框架,研发了一套基于深度学习的文本情感分析系统,应用于对网络文本进行情感分析。主要的工作内容如下:(1)数据获取及类别标注。通过编写网络爬虫程序获取天涯论坛文本数据,使用BeautifullSoup解析、提取网页数据并保存到数据库中。然后对获取到的数据进行类别标注。(2)数据预处理。首先对获得的原始文本进行数据清洗,然后使用分词工具对清洗好的文本进行分词,最后去停用词。(...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基于情感词典的方法研究现状
        1.2.2 基于传统机器学习的方法研究现状
        1.2.3 基于深度学习的方法研究现状
    1.3 本文研究的目标
    1.4 本文的结构安排
2 相关理论与技术
    2.1 数据预处理
        2.1.1 分词
        2.1.2 去停用词
    2.2 词向量
        2.2.1 one-hot
        2.2.2 Word2vec
    2.3 分类算法
        2.3.1 支持向量机
        2.3.2 循环神经网络
        2.3.3 长短期记忆神经网络
    2.4 可视化技术
        2.4.1 ECharts可视化工具
        2.4.2 Tableau Public
    2.5 本章小结
3 文本情感分类算法研究
    3.1 算法设计流程
        3.1.1 数据集
        3.1.2 数据预处理
        3.1.3 文本向量化
        3.1.4 分类模型的构建
    3.2 分类评价指标
    3.3 各分类模型效果对比
    3.4 本章小结
4 基于深度学习的文本情感分析系统的设计和实现
    4.1 系统需求分析
        4.1.1 功能需求分析
        4.1.2 性能需求分析
    4.2 系统总体结构设计
        4.2.1 系统功能模块设计
        4.2.2 系统开发和运行环境
    4.3 系统的详细设计和实现
        4.3.1 数据获取及存储模块
        4.3.2 数据处理模块
        4.3.3 模型训练模块
    4.4 用户交互模块
        4.4.1 账号登录
        4.4.2 普通用户界面
        4.4.3 管理员界面
    4.5 本章小结
5 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 工作展望
参考文献
致谢



本文编号：3989964