基于深度學(xué)習(xí)的文本情感分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)間:2024-06-05 23:29
近年來,由于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和人們生活水平的提高,用戶對(duì)系統(tǒng)使用感受和服務(wù)質(zhì)量要求也越來越高。河北斯博思創(chuàng)新科技有限公司在行業(yè)領(lǐng)域也有了很深的根基,由于缺乏專門的對(duì)文本進(jìn)行情感分析的系統(tǒng),使得公司不能夠及時(shí)了解用戶對(duì)客服人員服務(wù)的整體評(píng)價(jià),造成公司不能有針對(duì)性的改進(jìn)服務(wù)方式;在系統(tǒng)發(fā)布新功能后,不能及時(shí)了解用戶的使用感受;在公安發(fā)布新的通知或發(fā)生某一特定事件時(shí),不能及時(shí)了解到各企業(yè)或網(wǎng)民的情感傾向,從而不能有針對(duì)性的做出決策。針對(duì)這些問題,公司提出建立一個(gè)文本情感分析系統(tǒng),通過收集分析論壇上有關(guān)本公司的文本,為進(jìn)一步的業(yè)務(wù)拓展打下基礎(chǔ)。本文以天涯論壇文本和公司現(xiàn)有數(shù)據(jù)為例進(jìn)行深入的研究,通過對(duì)需求進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)系統(tǒng)總體框架,研發(fā)了一套基于深度學(xué)習(xí)的文本情感分析系統(tǒng),應(yīng)用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)文本進(jìn)行情感分析。主要的工作內(nèi)容如下:(1)數(shù)據(jù)獲取及類別標(biāo)注。通過編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序獲取天涯論壇文本數(shù)據(jù),使用BeautifullSoup解析、提取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)并保存到數(shù)據(jù)庫中。然后對(duì)獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行類別標(biāo)注。(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理。首先對(duì)獲得的原始文本進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,然后使用分詞工具對(duì)清洗好的文本進(jìn)行分詞,最后去停用詞。(...
【文章頁數(shù)】:62 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于情感詞典的方法研究現(xiàn)狀
1.2.2 基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法研究現(xiàn)狀
1.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的方法研究現(xiàn)狀
1.3 本文研究的目標(biāo)
1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排
2 相關(guān)理論與技術(shù)
2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.1.1 分詞
2.1.2 去停用詞
2.2 詞向量
2.2.1 one-hot
2.2.2 Word2vec
2.3 分類算法
2.3.1 支持向量機(jī)
2.3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3.3 長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4 可視化技術(shù)
2.4.1 ECharts可視化工具
2.4.2 Tableau Public
2.5 本章小結(jié)
3 文本情感分類算法研究
3.1 算法設(shè)計(jì)流程
3.1.1 數(shù)據(jù)集
3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.1.3 文本向量化
3.1.4 分類模型的構(gòu)建
3.2 分類評(píng)價(jià)指標(biāo)
3.3 各分類模型效果對(duì)比
3.4 本章小結(jié)
4 基于深度學(xué)習(xí)的文本情感分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)
4.1 系統(tǒng)需求分析
4.1.1 功能需求分析
4.1.2 性能需求分析
4.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
4.2.1 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)
4.2.2 系統(tǒng)開發(fā)和運(yùn)行環(huán)境
4.3 系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)
4.3.1 數(shù)據(jù)獲取及存儲(chǔ)模塊
4.3.2 數(shù)據(jù)處理模塊
4.3.3 模型訓(xùn)練模塊
4.4 用戶交互模塊
4.4.1 賬號(hào)登錄
4.4.2 普通用戶界面
4.4.3 管理員界面
4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號(hào):3989964
【文章頁數(shù)】:62 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于情感詞典的方法研究現(xiàn)狀
1.2.2 基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法研究現(xiàn)狀
1.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的方法研究現(xiàn)狀
1.3 本文研究的目標(biāo)
1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排
2 相關(guān)理論與技術(shù)
2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.1.1 分詞
2.1.2 去停用詞
2.2 詞向量
2.2.1 one-hot
2.2.2 Word2vec
2.3 分類算法
2.3.1 支持向量機(jī)
2.3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3.3 長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4 可視化技術(shù)
2.4.1 ECharts可視化工具
2.4.2 Tableau Public
2.5 本章小結(jié)
3 文本情感分類算法研究
3.1 算法設(shè)計(jì)流程
3.1.1 數(shù)據(jù)集
3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.1.3 文本向量化
3.1.4 分類模型的構(gòu)建
3.2 分類評(píng)價(jià)指標(biāo)
3.3 各分類模型效果對(duì)比
3.4 本章小結(jié)
4 基于深度學(xué)習(xí)的文本情感分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)
4.1 系統(tǒng)需求分析
4.1.1 功能需求分析
4.1.2 性能需求分析
4.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
4.2.1 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)
4.2.2 系統(tǒng)開發(fā)和運(yùn)行環(huán)境
4.3 系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)
4.3.1 數(shù)據(jù)獲取及存儲(chǔ)模塊
4.3.2 數(shù)據(jù)處理模塊
4.3.3 模型訓(xùn)練模塊
4.4 用戶交互模塊
4.4.1 賬號(hào)登錄
4.4.2 普通用戶界面
4.4.3 管理員界面
4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號(hào):3989964
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