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针对热点微博评论的情感分析系统设计与实现
伴随着移动互联网的迅速发展 , 微博成为了人们在移动互联网时 代获取信息和发表观点最便捷的媒介。 微博上存在大量对于社会现象、 时政新闻、 经济热点等事件的评论。 做好这些热点微博评论的情感分 析工作,有助于把握社会人群的观点态度 , 能够更敏感地分辨热点事 件在社会当中的影响 , 同时对管理部门进行舆情监控、制定决策有着 重要的参考意义。此外 , 对不同领域的热点微博评论进行情感分析 , 合理运用分析结果也有助于促进领域内的产业发展和升级。 本文设计 并实现了一套针对热点微博评论的情感分析系统 , 系统最为核心的部 分是实现对微博文本情感分析的模型。 本文对一种基于N元文法的文
本纠错模型在数据平滑处理方式上进行了有效的调整 , 提高了模型在 微博文本集上进行文本纠错的准确率。 在对纠错后的文本进行情感分 析的过程中，本文提出了一种新的算法模型 CGC 基于卷积神经网络和 循环门控单元交叉构造模型，CNN-GRU-Cross。同时,本文将调整后的 文本纠错模型和CG（模型组合形成TNSA莫型（基于文本纠错的神经网 络情感分析模型 ,Text-correcting Method Based Neural Network for Text Sentiment
Analysis）, 该模型能够提高文本表达的准确性 , 且实现对文本数据语义特征
和长期依赖特征的并行考虑。 本文在两个 中文数据集上进行实验 , 实验结果证实 , 与基准模型相比较 , 本文所提 出的模型能够更准确地完成微博情感分析任务。 本文首先总结了文本 情感分析模型的基本思路和情感分析系统的实现技术 , 随后对情感分 析模型进行了详细设计并验证了模型的效果 , 然后分析了情感分析系 统的需求,接着基于需求对系统进行了设计和各功能模块
的实现 , 最 后完成了系统的功能性测试和非功能性测试 , 测试结果验证了本文所 设计并实现的情感分析系统有效地完成了各项预期功能。
本文来源：https://www.dy1993.cn/qb84.html
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2023-05-03
