基于序列模型的情感分析研究_邢鑫岩

资 源 简 介

基于序列模型的情感分析研究_邢鑫岩

详 情 说 明

情感分析作为自然语言处理的重要研究方向，近年来由于深度学习技术的广泛应用获得了显著进展。序列模型尤其是LSTM和Transformer架构在该领域展现出独特优势，能够有效捕捉文本中的时序特征和长距离依赖关系。

在具体实现层面，基于序列模型的情感分析通常采用词嵌入技术将文本转化为稠密向量表示，随后通过循环神经网络或自注意力机制提取上下文特征。与传统机器学习方法相比，这类模型可以自动学习文本中的情感倾向模式，避免了繁琐的特征工程过程。

值得注意的是，当前研究还面临一些技术挑战，包括如何提升模型对否定词和讽刺表达的识别能力，以及在小样本场景下的泛化性能。这些问题的解决将直接影响情感分析系统在实际应用中的表现。