微博文本的情感分析研究

【文件属性】：
文件名称：微博文本的情感分析研究
文件大小：389.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2022-07-06 18:22:18
深度学习 第一，基于Word2Vec的文本获取及预处理。收集和处理微博语料，分为大规模的旧语料和爬取的小规模疫情语料。对文本进行预处理，比如分词，去停用词等，用Word2Vec训练对文本数据进行向量化。 第二，用大规模语料训练Attention-LSTM情感分类模型与将卷积神经网络应用到文本分析的TextCNN模型的实验进行对比，证明Attention-LSTM在文本情感分析的效果更好。 第三，在微博上爬取的小规模语料上做情感分析，分析疫情下人们的情绪情况。 可以发现，Attention-LSTM模型能较好的分析疫情人们的情感态度