基于深度学习的文本挖掘情感识别

基于深度学习的文本挖掘情感识别是指利用深度学习技术，通过对文本进行分析和处理，识别出文本中蕴含的情感信息。这种方法通常可以通过构建神经网络模型来实现。常见的神经网络模型包括卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。

具体来说，情感识别通常分为三个步骤：预处理、特征提取和分类。预处理阶段包括对文本进行分词、去除停用词和词干提取等操作，以便后续的特征提取和分类。特征提取阶段利用神经网络模型对预处理后的文本进行特征提取，提取出与情感相关的特征。分类阶段则利用分类器对提取出的特征进行分类，以识别文本中所蕴含的情感信息。