(EI收录+web of sicence核心集合收录)Classification Algorithmof Chinese Se

《基于词典与LSTM的中文情感分析分类算法》 在信息分析领域，中文情感分析是一个备受关注的研究问题。然而，可用于机器学习算法训练的标注语料库质量并不理想。传统机器学习方法进行文本情感分类时，通常仅给出类别划分，而无法提取出具体的情感词汇。本文提出了一种自动标注策略，用于构建训练语料库，并结合词典和长短期记忆（LSTM）神经网络，设计了一种中文情感倾向分类算法，旨在实现对语料库的精准、高效自动标注，同时能提取出情感词汇。 实验结果显示，该方法在混合情感分类数据集上的准确率达到了93.51%，验证了该方法的有效性。此研究涉及的主要概念包括计算机应用中的文档管理和文本处理，以及文档捕获和文档分析。 **关键词：**情感分析；自动标注；长短期记忆神经网络 1. **引言** 随着互联网、社交媒体及电子商务平台的快速发展，短时间内产生了大量带有情感倾向的用户文本数据。近年来，情感分析技术在舆情监控、产品评价、客户服务等领域扮演着越来越重要的角色。然而，建立高质量的情感分析模型面临的主要挑战之一是缺乏大规模且准确标注的训练数据。 2. **方法** 本研究首先引入一种自动标注策略，通过结合专业情感词典，对未标注文本进行情感倾向的自动标记，以生成训练语料。这一过程减少了人工标注的工作量，提高了标注效率。 接着，利用长短期记忆网络（LSTM）这一深度学习模型进行情感分类。LSTM是一种递归神经网络的变体，尤其擅长处理序列数据中的长期依赖问题，这在理解和捕捉文本中的情感线索方面非常有用。 3. **实验与结果** 实验部分，研究人员将提出的自动标注和LSTM结合的算法应用于混合情感分类数据集，评估其性能。结果显示，该算法在情感分类上的准确性显著高于传统方法，达到了93.51%的高精度，表明该方法在情感分析任务中具有强大的表现力。 4. **讨论** 本研究的成功在于结合了词典资源的先验知识和LSTM的动态学习能力，有效解决了情感词汇的提取问题，增强了模型的泛化能力。但同时，这种方法可能对特定领域或特定类型的文本适应性有待进一步检验。 5. **未来工作** 未来的研究方向可以扩展到多模态情感分析，结合图像、语音等其他非文本信息进行综合分析。此外，还可以探索更先进的深度学习模型，如Transformer或BERT等预训练模型，以提高情感分析的准确性和鲁棒性。 6. **结论** 基于词典和LSTM的中文情感分析分类算法为处理大规模无标注文本提供了一种新的解决方案，对于提升情感分析的效率和准确性具有重要意义，对实际应用具有广泛的应用前景。