微博情感分析：Attention-LSTM与TextCNN的对比研究

本研究主要围绕使用深度学习方法对微博文本进行情感分析，具体包括以下几个关键技术点和研究内容： 1. 基于Word2Vec的文本向量化 微博文本获取及预处理是进行情感分析的首要步骤。研究中首先通过爬虫技术收集微博语料，包括大规模旧语料和针对特定事件（如疫情）爬取的小规模语料。收集到的文本数据需要进行预处理，这通常包括分词处理、去除停用词、标点符号等。去除停用词是为了减少文本中的常见词汇，这些词汇对于文本的情感倾向分析帮助不大。预处理后，研究中采用了Word2Vec模型对文本进行向量化处理，Word2Vec是一种词嵌入方法，能够将单词或短语转换为密集的向量表示，这些向量捕捉单词之间的语义信息，为后续的深度学习模型提供必要的输入格式。 2. Attention-LSTM情感分类模型与TextCNN模型对比实验 在完成了文本数据的预处理和向量化后，研究利用大规模语料训练了两种深度学习模型，即Attention-LSTM情感分类模型和TextCNN模型。LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），适合处理和预测时间序列数据中的重要事件，非常适合捕捉文本中的时序依赖关系。Attention机制是一种使模型能够集中注意力于输入序列中最重要的部分的技术，通过引入Attention机制，模型可以在进行情感分类时更加聚焦于文本的关键部分。而TextCNN利用卷积神经网络在文本分类任务中的优势，通过不同大小的卷积核提取文本中的局部特征。研究通过对比实验表明，Attention-LSTM模型在文本情感分析任务中通常具有更好的性能，这可能是因为它更擅长捕捉文本数据中复杂的时间序列特征和上下文信息。 3. 微博上疫情下的情感态度分析 在完成了模型的训练和验证后，研究者利用微博爬取的小规模疫情语料进行了情感分析实验，分析在疫情期间人们的情绪变化。研究发现，经过合理训练的Attention-LSTM模型能够有效地识别和分类微博用户在疫情相关的帖子中的情绪态度，从而了解公众对于疫情的情感反应和态度变化。这对于舆情监控、公共政策制定和公共卫生管理等方面具有重要意义。 研究标签"深度学习"指明了该研究使用的主要方法是深度学习技术。深度学习在自然语言处理（NLP）领域，尤其是文本情感分析中，已成为一种非常强大的工具。深度学习模型能够自动从数据中学习复杂的表示，并在一定程度上模拟人类的思考和认知过程，因此在处理诸如文本情感分析等任务时能够取得很好的效果。 压缩包子文件的文件名称列表中的"code"可能指的是包含实验代码的压缩文件。这些代码可能涉及到数据爬取、文本预处理、Word2Vec模型训练、Attention-LSTM和TextCNN模型的构建和训练、以及最终的情感分析等过程的实现。具体代码实现将依赖于所选编程语言和深度学习框架，如Python、TensorFlow或PyTorch等。