CCF大数据比赛报告：基于LSTM的文本情感分析方法

资源摘要信息:"sentiment:CCF大数据比赛，基于主题的文本情感分析" 知识点: 1. 情感分析: 情感分析是自然语言处理的一个重要分支，通过计算机程序分析文本中的情感倾向，主要分为正面情感和负面情感。在本项目中，情感分析用于对文本数据进行主题预测并判断情感的正负面。 2. CCF大数据比赛: CCF（中国计算机学会）举办的全国性大数据比赛，旨在推动大数据技术的研究与发展，提供一个权威的竞赛平台，让参赛者在规定的时间内解决问题并提交结果。 3. Python编程: Python是一种广泛使用的高级编程语言，尤其在数据科学和机器学习领域中非常受欢迎。该项目中使用了Python3版本进行开发，并依赖于多个库实现所需的功能。 4. TensorFlow和Keras: TensorFlow是谷歌开发的一个开源机器学习库，用于设计、构建和训练机器学习模型。Keras是一个高层神经网络API，它能够在TensorFlow、CNTK或Theano之上运行，简化了模型构建和训练过程。项目中使用了TensorFlow-1.0.0版本和Keras-2.0.6版本。 5. jieba分词: jieba是一个中文分词库，支持繁体分词、关键词提取、文本分类等多种功能。项目中使用jieba进行中文文本的分词处理，为后续的情感分析和模型训练做准备。 6. LSTM网络: 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长序列数据。在情感分析中，LSTM被用来学习文本数据的情感特征，并预测文本情感倾向。项目中LSTM用于对情感关键词进行预测，并在10轮epochs后达到了0.70的验证样本准确率。 7. 模型优化: 项目中提到需要完善LSTM网络结构，可能涉及到调整网络参数、增加层数、修改激活函数等方法来提高模型的性能和准确性。 8. CNN效果测试: 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）主要应用于图像处理领域，但在文本处理中也有应用。CNN可以捕捉文本数据中的局部相关性，这可能为情感分析提供一种新的视角和方法。项目计划尝试CNN在情感分析任务上的效果。 9. 项目操作流程: 项目文件中提到的“使用”部分详细描述了如何运行该项目，需要将特定的csv格式数据文件放置在py文件同级目录下，然后运行Python脚本开始执行。 10. 数据集准备: 情感分析任务通常需要大量的标注数据，该项目中提到的data文件夹下的三个csv文件可能包含了用于训练和测试模型所需的标注文本数据。 11. 词典扩展: 项目中提到需要将情感关键词添加到jieba的字典中，这样做可以提高分词的准确性，使得模型能够更好地理解和分析文本。 12. 情感关键词预测与阈值设定: 项目计划将第二个和第三个关键词添加到样本中，并通过设定阈值来确定输出的情感关键词。这一步骤是情感分析中将模型预测结果转化为可读形式的关键环节。 13. 主题与情感分析: 该项目的目标之一是完成主题和情感正负面的分析。这可能涉及到结合主题模型和情感分析技术，识别文本中的主题倾向，并判断其情感色彩。 14. 版本控制: 项目文件的版本号为v1.1，表明该项目可能已经迭代过多个版本，v1.1是当前可用的稳定或最新版本。 15. 文件名称列表: 压缩包子文件的文件名称列表中仅含有一个名称“sentiment-master”，这表明项目可能是一个开源项目，并且该文件夹包含了项目的主要代码和资源文件。