基于深度学习的网络视频弹幕情感分类研究

基于深度学习的网络视频弹幕情感分类 深度学习是当前人工智能领域的热点技术之一，它可以用于解决多种复杂的问题。基于深度学习的网络视频弹幕情感分类是指使用深度学习技术对网络视频弹幕中的情感信息进行分类和分析。 在当前的视频网站中，弹幕视频作为一个新兴分支，已经在日本和我国异军突起。弹幕评论数据包含评论文本及其对应的视频时间点信息，因此与传统的视频评论数据相比，弹幕评论真正做到了即时反馈，弹幕数据能更准确地反映出用户在观看视频时的即时情感和褒贬评价。 本研究的主要目标是利用深度学习网络LSTM提取网络视频弹幕中包含的情感信息，对弹幕评论进行情感分类。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊类型的递归神经网络，能够学习长期依赖关系，非常适合处理视频弹幕评论数据。 为了提高分类准确率，本研究还提出了一种基于浅层特征和深层特征融合的特征构建方法。浅层特征指的是视频弹幕评论文本中的词语特征，而深层特征则是指视频弹幕评论文本中的情感特征。通过将浅层特征和深层特征进行融合，可以提高分类模型的准确率。 在本研究中，我们还构建了一个3维情感词典，用于对原始语料进行训练集和测试集的构建。这个词典可以对视频弹幕评论文本中的情感信息进行分类和分析。 本研究基于深度学习的网络视频弹幕情感分类技术，可以对视频弹幕评论数据进行情感分类和分析，从而为其他用户在选择视频时提供参考。 在本研究中，我们使用了深度学习技术来解决视频弹幕评论数据的分类问题，并提出了基于浅层特征和深层特征融合的特征构建方法提高分类准确率。这项研究可以为视频网站和用户提供更多的价值，提高用户体验和满意度。 在未来，我们将继续研究和改进基于深度学习的网络视频弹幕情感分类技术，以满足视频网站和用户的需求。同时，我们也将继续研究和应用深度学习技术在其他领域的应用，推动人工智能技术的发展和应用。