基于深度学习的舆情情感分析技术研究

摘    要

本文研究了基于深度学习的舆情情感分析技术的现状和发展趋势，指出了该技术在标注数据、模型可解释性、跨领域情感分析、小众语言和实时性等方面存在的问题。针对这些问题，本文提出了一些改进和拓展的建议，包括增强标注数据的质量，提高模型的可解释性，改进跨领域情感分析技术，拓展小众语言和文化的处理能力，合理应用深度学习算法，提高基于深度学习的舆情情感分析技术的实时性等。本文旨在为研究者和从事舆情分析相关工作的人员提供参考。关键词：深度学习、舆情情感分析、标注数据、模型可解释性、跨领域情感分析、小众语言、实时性。

关键词：深度学习、舆情情感分析、自然语言处理

目录

摘要 1
引言 1
1理论依据 2
1.1公共舆论与情绪分析的有关概念 2
1.2 NLP的发展概况 2
1.3深度学习理论与应用研究 2
2基于深度学习的网络舆情情绪分析方法面临的问题 3
2.1注记资料不全及存在的质量问题 3
2.2在深度学习框架下，缺乏对模型的解释性 3
2.3跨域情绪分析 3
2.4 适应少数族裔语言与文化的能力有限 4
2.5实时性 4
3 基于深度学习的网络舆情情绪识别方法的研究 4
3.1提高舆论情绪判断的准确性 4
3.2提高公众舆论情绪分析的效能 5
3.3提高舆论的实时感知能力 5
3.4 舆论情绪分析数据库的建立 5
结语 5
参考文献 6

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