Spark平台下基于深度学习的网络短文本情感分类研究

资 源 简 介

Spark平台下基于深度学习的网络短文本情感分类研究

详 情 说 明

在Spark平台下进行基于深度学习的网络短文本情感分类研究，是现代大数据处理与自然语言处理的典型结合案例。该研究主要解决社交网络、电商评论等场景中海量短文本的情感倾向判断问题。

技术实现通常采用分层架构：底层利用Spark的分布式计算能力处理数据清洗和特征工程，中间层通过Spark MLlib或第三方深度学习框架（如TensorFlowOnSpark）构建神经网络模型，上层则面向业务提供实时或批量预测服务。

关键挑战在于平衡分布式计算与深度学习的特点：一方面要利用Spark的弹性分布式数据集（RDD）高效处理TB级文本数据；另一方面需要优化神经网络在分布式环境中的参数同步和训练效率。常见解决方案包括模型并行、数据并行等策略，以及使用预训练词向量（如Word2Vec、GloVe）来提升短文本特征表示效果。

相比传统单机方案，这种架构的优势在于能处理更大规模数据，且通过Spark的内存计算显著提高迭代效率，特别适合需要持续更新的在线情感分析系统。未来改进方向可能集中在模型轻量化、跨平台部署等领域。