基于卷积神经网络的微博情感分类研究

"这篇毕业设计论文由赵斯蒙撰写，主要探讨了基于卷积神经网络的文本分类在处理微博情感分析中的应用。论文详细介绍了卷积神经网络的基础原理，包括神经网络的基本概念和训练算法，并在6000条微博数据上进行了实验，通过Tensorflow构建模型，最终实现了75%的测试集准确率。" 毕业设计论文“基于卷积神经网络的文本分类”由计算机科学与工程学院智能科学与技术专业的赵斯蒙同学完成，指导教师为贾修一副教授。论文主要关注的是如何利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）来解决微博文本情感分类的问题。这一任务在自然语言处理领域具有挑战性，因为微博文本通常具有少量上下文信息、短小的长度、口语化和网络化语言的特点，这使得传统的文本分类方法难以奏效。 论文的第一部分介绍了工程背景和问题，阐述了情感分析在社交媒体信息处理中的重要性以及现有技术的局限性。接着，作者详细讲解了卷积神经网络的基本原理，包括神经网络的基本构成和训练过程中的算法，如反向传播和梯度下降等。这部分内容深入浅出，旨在为后续的模型构建打下理论基础。 在技术实现部分，论文重点讨论了卷积层、池化层和全连接层等CNN的核心模块，通过公式推导解析了这些模块的工作机制。同时，作者采用了Tensorflow这一流行的深度学习框架来搭建模型，利用其强大的计算能力和灵活性，适应了微博文本的特性。 在实验阶段，论文使用了6000条微博文本作为数据集，对模型进行了训练和验证。结果显示，该模型在测试集上的情感分类准确率达到75%，表明CNN在处理短文本情感分析时具有一定的效果。此外，论文还利用图形化技术开发了一个简单的机器学习系统，以直观地展示模型的工作流程和结果。 这篇毕业设计论文深入探讨了卷积神经网络在处理短文本情感分类中的应用，提供了理论与实践的结合，为未来在这一领域的研究提供了有价值的参考。关键词包括机器学习、文本分类、卷积神经网络和自然语言处理。