基于LSTM的情感分析

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目录

1.概述

1.1 数据集介绍

1.2 项目亮点

1.双向LSTM应用：

2.模型性能改进策略：

2.研究背景

3.可视化

4.核心逻辑

4.1模型结构解释

5.使用方式

6.部署方式

数据集以及代码获得方式在本文附件中！！！

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本文所有资源均可在该地址处获取。

1.概述

本项目基于深度学习技术，研究了情感分析在电影评论中的应用。使用IMDb数据集，我们构建了一个采用双向长短时记忆网络（Bidirectional LSTM）的模型进行情感分析。训练过程中，模型在训练集上表现良好，但在验证集上出现波动，表明可能存在过拟合问题。为解决此问题，我们提出了包括正则化、调整Embedding维度和尝试其他深度学习架构等改进方案。总结模型性能的优缺点后，我们提出了可行的改进建议，为进一步提升情感分析模型性能提供了参考，并为未来研究提供了方向。