基于深度学习神经网络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
2.1CNN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4
2.4.1Python简介4
2.4.2PyCharm简介5
2.4.3第三方库简介5
3方法设计与实现6
3.1数据集收集与预处理6
3.1.1数据集的获取6
3.1.2数据集预处理6
3.2深度学习模型选择与设计7
3.2.1深度学习模型选择7
3.2.2模型设计9
3.3模型的编译与训练11
3.4模型的评估与优化13
3.4.1模型的评估13
3.4.2模型的优化14
3.5前端设计与实现14
3.5.1系统前端设计14
4小结16
参考资料17
I
湖南商务职业技术学院毕业设计
基于深度学习神经网络模型的社交媒体情感分析系
统设计
1引言
1.1项目背景
在当今信息化时代，文本数据的海量增长已成为一个不可忽视的现象。社
交媒体、在线评论、新闻报道和博客文章等，每天都在产生大量的文本信息。
这些文本不仅包含着丰富的事实信息，还蕴含着人们的情感和观点。企业和组
织越来越意识到，通过分析这些文本数据中的情感倾向，可以更好地理解消费
者的需求、市场趋势以及公众对特定事件的反应。
文本情感分析，作为自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，旨在自动
识别和提取文本中的情感信息，并将这些信息分类为正面、负面两种情感类别。
通过情感分析，可以预测和规避潜在的危机，更好地理解用意，制定更符合消
费者利益的政策和措施。
然而，随着文本数据量的激增，传统的情感分析方法面临着效率和准确性
的双重挑战。因此，开发一种高效、准确且可扩展的文本情感分析系统变得尤
为重要。这不仅需要强大的算法支持，还需要处理和分析大规模数据集的能力。
在这样的背景下，本项目旨在构建一个基于人工智能深度学习技术的文本情感
分析系统，它能够处理来自不同来源的文本数据，准确地识别和分类其中的情
感倾向，为决策提供数据支持，并为相关领域的研究提供新的视角和方法。
1.2项目目标
本项目可以自动分析中文文本中的情绪，并将其分类为消极、积极，如表
1-1所示。
表1-1情感标签与情感类别的对应
情感标签情感类别
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2相关技术与工具介绍
2.1CNN模型概述
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种深度学
习算法，它利用卷积操作捕捉输入图像的特征，并将其用于机器学习任务。CNN