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基于神经主题模型的对话情感分析;;01;对话情感分析的重要性;;;02;;;;03;;;;04;;输入层：该模块主要负责对对话文本数据进行预处理，以便后续模块进行处理。预处理操作包括分词、去除停用词、词干提取等，可以使用现有的自然语言处理工具库进行实现。
神经主题模型层：该模块是框架的核心部分，负责利用神经主题模型对文本进行主题建模。神经主题模型可以采用现有的深度学习框架进行实现，如TensorFlow、PyTorch等。在实现过程中，需要考虑模型的参数设置、训练方式、主题数目等因素。
情感分析层：该模块基于提取出的主题信息，利用情感分析算法对对话文本进行情感倾向性判断。情感分析算法可以采用基于规则的方法、基于机器学习的方法或深度学习方法等。在实现过程中，需要考虑算法的选择、特征提取、模型训练等因素。
输出层：该模块负责输出情感分析结果，包括对话文本的情感倾向性标签和置信度等。输出结果可以以文本形式展示，也可以以可视化形式展示，以便用户更好地理解分析结果。;性能评估指标;05;;;;06;;;;谢谢聆听
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