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针对热点微博评论的情感分析系统设计与实现 伴随着移动互联网的迅速发展,微博成为了人们在移动互联网时代获取信息和发表观点最便捷的媒介。微博上存在大量对于社会现象、时政新闻、经济热点等事件的评论。做好这些热点微博评论的情感分析工作,有助于把握社会人群的观点态度,能够更敏感地分辨热点事件在社会当中的影响,同时对管理部门进行舆情监控、制定决策有着重要的参考意义。此外,对不同领域的热点微博评论进行情感分析,合理运用分析结果也有助于促进领域内的产业发展和升级。本文设计并实现了一套针对热点微博评论的情感分析系统,系统最为核心的部分是实现对微博文本情感分析的模型。本文对一种基于N元文法的文本纠错模型在数据平滑处理方式上进行了有效的调整,提高了模型在微博文本集上进行文本纠错的准确率。在对纠错后的文本进行情感分析的过程中,本文提出了一种新的算法模型CGC(基于卷积神经网络和循环门控单元交叉构造模型,CNN-GRU-Cross)。同时,本文将调整后的文本纠错模型和CGC模型组合形成TNSA模型(基于文本纠错的神经网络情感分析模型,Text-correcting Method Based Neural Network for Text Sentiment Analysis),该模型能够提高文本表达的准确性,且实现对文本数据语义特征和长期依赖特征的并行考虑。本文在两个中文数据集上进行实验,实验结果证实,与基准模型相比较,本文所提出的模型能够更准确地完成微博情感分析任务。本文首先总结了文本情感分析模型的基本思路和情感分析系统的实现技术,随后对情感分析模型进行了详细设计并验证了模型的效果,然后分析了情感分析系统的需求,接着基于需求对系统进行了设计和各功能模块的实现,最后完成了系统的功能性测试和非功能性测试,测试结果验证了本文所设计并实现的情感分析系统有效地完成了各项预期功能。 本文来源：https://www.dywdw.cn/eb437ef32bf90242a8956bec0975f46526d3a77d.html
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2022-12-24
