基于深度学习LSTM模型的社交媒体情感分析系统设计.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2项目目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1LSTM模型概述2

2.2分类识别技术2

2.3Django框架技术3

2.4开发环境与工具3

2.4.1Python简介3

2.4.2PyCharm简介3

2.4.3第三方库简介4

3方法设计与实现4

3.1数据集收集与预处理4

3.1.1数据集的获取4

3.1.2数据集预处理5

3.2深度学习模型选择与设计6

3.2.1深度学习模型选择6

3.2.2模型设计7

3.3模型的编译与训练10

3.4模型的评估与优化12

3.4.1模型的评估12

3.5前端设计与实现12

3.5.1系统前端设计12

3.5.2设计效果展示及分析13

4小结14

参考资料15

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习LSTM模型的社交媒体情感分析系统

设计

1引言

1.1项目背景

在数字化时代背景下，社交媒体已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，

它不仅改变了人们的沟通方式，也为企业和组织提供了丰富的数据资源。这些

数据中蕴含着用户的情感倾向和观点，对于理解消费者行为、市场趋势和公共

舆论具有重要价值。因此，社交媒体情感分析成为了人工智能领域中的一个热

点研究方向。

当前，社交媒体情感分析主要依赖于自然语言处理（NLP）技术和机器学习

算法。尽管已有一些方法在特定场景下取得了一定的成效，但社交媒体文本的

非结构化特性、复杂的语境和多变的表达方式仍然对情感分析的准确性提出了

挑战。此外，传统的情感分析方法往往难以适应社交媒体文本的快速变化和多

样性。

深度学习技术，尤其是循环神经网络（RNN）和其变体长短期记忆网络

（LSTM），因其在处理序列数据和捕捉长期依赖关系方面的优势，为社交媒体

情感分析提供了新的解决方案。通过深度学习模型，我们可以更准确地从文本

中提取情感信息，识别出正面、负面或中性的情绪倾向。

本项目旨在研究和开发基于深度学习的社交媒体情感分析模型，以提高情

感识别的准确率和效率。这不仅对商业智能、市场分析和客户关系管理具有重

要意义，也对公共安全、政治选举和舆论监控等领域具有深远的影响。通过深

入研究和应用人工智能技术，本项目有望推动情感分析技术的发展，并为相关

领域的决策提供科学依据。

1.2项目目标

文本情感分析（SentimentAnalysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见

的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。

它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。本文

将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文

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本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于

“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于不同的情感倾向。项目可以对语句进行

二分类情绪判断，判断为“正向”、“负面”。

2相关技术与工具介绍

2.1LSTM模型概述

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