基于深度学习的中文文本情感分析方法研究
随着互联网技术的发展，海量文本数据不断涌现，中文文本情感分析成为自然语言处理领域的重要研究方向。本研究旨在探索一种高效、准确的中文文本情感分析方法，以满足社交媒体监控、舆情分析等实际需求。目前，传统的情感分析方法依赖于人工设计特征和浅层机器学习模型，在面对复杂语义时表现欠佳。近年来，深度学习技术因其强大的表征能力逐渐应用于该领域，但现有模型仍存在泛化性不足、对长文本处理效率低等问题。
本研究将结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的优势，构建一个融合多模态信息的混合架构模型。首先，通过预训练的语言模型获取高质量的词向量表示；其次，利用CNN捕捉局部特征，同时借助LSTM建模序列依赖关系；最后，引入注意力机制增强关键信息提取能力。此外，为提升模型适应性，还将采用迁移学习策略，针对特定应用场景微调参数。
实验部分拟采用公开数据集进行验证，并从准确性、鲁棒性和计算成本三个方面评估模型性能。预期成果不仅能够改善中文文本情感分类效果，还可能为相关行业提供技术支持，具有较高的学术价值与应用前景。
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