卷积神经网络情感分析

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像处理和自然语言处理的深度学习模型。情感分析是指通过对文本、语音或图像等数据进行分析，判断其中所表达的情感倾向，如正面、负面或中性等。

在卷积神经网络中，情感分析可以通过以下步骤进行：
1. 输入表示：将文本数据转化为数值表示，常用的方法是使用词嵌入（Word Embedding）技术将每个单词映射为一个向量。
2. 卷积层：使用多个卷积核对输入进行卷积操作，提取不同尺寸的特征。每个卷积核会滑动在输入上，计算出一个特征图。
3. 池化层：对每个特征图进行池化操作，通常使用最大池化（Max Pooling）来提取最显著的特征。
4. 全连接层：将池化后的特征图展平为一维向量，并通过全连接层进行分类或回归任务。
5. 输出层：根据具体情况选择合适的激活函数，如Sigmoid函数用于二分类任务，Softmax函数用于多分类任务。

相关问题:
1. 什么是卷积神经网络？
2. 如何将文本数据转化为数值表示？
3. 卷积神经网络中的池化操作是什么意思？
4. 除了情感分析，卷积神经网络还可以应用在哪些领域？