46、深度学习在情感分析及农村医疗应急中的应用

深度学习在情感分析及农村医疗应急中的应用

一、深度学习在情感分析中的应用

1.1 研究背景

在当今竞争激烈的商业环境中，企业为了优化业务绩效、提高盈利能力并获得竞争优势，纷纷采用先进技术。营销作为关键业务环节，能有效理解消费者需求，缩小消费者需求与企业产品供应之间的差距。

传统营销方式包括印刷品、电视和广播等，随着互联网技术的发展，社交媒体平台如 Facebook、Twitter、YouTube 和 Google Play Store 成为广泛使用的营销媒介。这些平台具有使用便捷、设计灵活、成本效益高、实时发布活动和快速获得结果等优势，且存储和生成的用户数据量巨大，为营销人员提供了巨大的机会。

大数据技术在沃尔玛、亚马逊和 eBay 等商业巨头中已被证明具有显著优势，可用于理解和预测消费者行为。然而，商业智能技术存在实施成本高、维护和安全问题，且大数据技术主要适用于大型企业，限制了中小企业的应用。因此，需要一种替代技术，既具有与大数据相当的性能和可靠性，又经济实惠、易于采用且对 IT 基础设施要求较低。

1.2 文献综述

众多研究致力于寻找大数据的替代数据挖掘方法，以提供具有成本效益的解决方案。以下是一些相关研究：
- Suppala 和 Rao 的研究 ：社交媒体平台如 Twitter 和 Facebook 产生的大量数据可用于有意义的推断。通过朴素贝叶斯算法对 Twitter 数据进行情感分析，能够准确分类用户数据，解读用户的情感和意图。
- Le 和 Nguyen 的研究 ：采用贝叶斯分类器和支持向量机（SVMs