基于深度学习textcnn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
1.3当下技术现状3
2相关技术与工具介绍4
2.1Textcnn模型概述4
2.2分类识别技术4
2.3Django框架技术5
2.42.4.开发环境与工具6
2.4.1python简介6
2.4.2PyCharm简介6
2.4.3第三方库简介7
3方法设计与实现8
3.1数据集获取8
3.2数据分析10
3.3模型设计13
3.4模型评估与优化15
3.5前端设计与实现17
4小结19
参考文献21
I
湖南商务职业技术学院毕业设计
基于深度学习textcnn模型的社交媒体情感分析系
统设计
1引言
1.1项目背景
文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要方向，其背景涉及到互联网
和社交媒体的迅速发展，以及人们对于文本数据情感信息的需求。随着互联网
的普及和社交媒体平台的兴起，大量的文本数据被广泛产生、传播和共享。这
些文本数据包括社交媒体上的用户发帖、微博、新闻报道、产品评论等，涵盖
了各个领域的信息。在这样的背景下，人们对于如何从海量的文本数据中获取
有用的信息、理解用户情感倾向等问题提出了新的挑战和需求。
文本情感分析旨在自动识别和理解文本中的情感倾向，帮助人们更好地理
解和分析文本数据中所蕴含的情感信息。通过对文本数据进行情感分析，可以
将文本划分为积极、消极或中性等情感类别，从而为用户提供更加直观和精准
的信息挖掘和决策支持。
在现实生活中，文本情感分析技术具有广泛的应用价值。例如，在舆情监
测领域，政府、企业等机构可以通过分析社交媒体上用户的发帖和评论情感，
了解公众对于特定事件、政策或产品的态度和情感倾向，及时调整和改进相关
措施。在产品管理和营销推广领域，电商平台可以通过分析用户对产品的评论
情感，了解产品的优缺点，改进产品设计和服务质量，提升用户满意度和购买
体验。此外，文本情感分析技术还可以应用于社交媒体管理、舆情分析、市场
调研、客户服务等方面，为各个领域的信息处理和决策提供重要支持。
随着深度学习和自然语言处理技术的不断发展，文本情感分析技术取得了
显著的进展。传统的机器学习方法和基于规则的方法在一定程度上已经不能满
足对于情感分析任务的需求，而深度学习方法通过神经网络模型直接从原始文
本数据中学习特征表示，具有更好的表达能力和泛化能力，取得了在文本情感
分析任务上的显著性能提升。因此，文本情感分析技术的和应用前景十分广阔，
将继续成为自然语言处理领域的一个重要方向。
1.2项目目标
网络评论是社交媒体和网络社区中的重要组成部分，它承载了大量的信息
和观点，反映了网民对于各种话题和事件的态度、情感和观点。在这个信息爆
1
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炸的时代，网络评论的规模和数量呈指数级增长，成为了人们获取信息、交流
观点、表达情感的重要渠道。因此，对网络评论进行情感分析具有重要的意义，
不仅可以帮助人们更好地理解网络舆情、产品评价等方面的情感倾向，还可以
为企业、政府等提供决策支持和业务改进的依据。
了解公众舆情和社会热点：网络评论是人们对于社会事件、热点话题等的
集体表达，通过对网络评论进行情感分析，可以了解公众对于各种事件和话题
的态度和情感倾向。这有助于政府、媒体等机构及时掌握社会舆论动态，及时
调整政策、舆论引导等工作。
产品和服务评价：在电子商务平台和社交媒体上，用户会对购买的产品和
接受的服务进行评价和评论。通过对这些评论进行情感分析，可以了解用户对
产品和服务的满意度、体验感受以及存在的问题和不