毕设项目 深度学习情感分类算法系统(源码+论文)

0 前言

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是

🚩 毕业设计 深度学习情感分类算法系统(源码+论文)

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

难度系数：3分
工作量：3分
创新点：4分

🧿 项目分享:见文末!

1 项目运行效果

视频效果：

毕业设计 深度学习情感分类算法(可训练)

2 文本情感分类理论

2.1 RNN

RNN相对于传统的神经网络，它允许我们对向量序列进行操作：输入序列、输出序列、或大部分的输入输出序列。如下图所示，每一个矩形是一个向量，箭头则表示函数（比如矩阵相乘）。输入向量用红色标出，输出向量用蓝色标出，绿色的矩形是RNN的状态（下面会详细介绍）。

从左到右：

• （1）没有使用RNN的Vanilla模型，从固定大小的输入得到固定大小输出（比如图像分类）。
• （2）序列输出（比如图片字幕，输入一张图片输出一段文字序列）。
• （3）序列输入（比如情感分析，输入一段文字然后将它分类成积极或者消极情感）。
• （4）序列输入和序列输出（比如机器翻译：一个RNN读取一条英文语句然后将它以法语形式输出）。
• （5）同步序列输入输出（比如视频分类，对视频中每一帧打标签）。我们注意到在每一个案例中，都没有对序列长度进行预先特定约束，因为递归变换（绿色部分）是固定的，而且我们可以多次使用。

2.2 word2vec 算法

建模环节中最重要的一步是特征提取，在自然语言处理中也不例外。

在自然语言处理中，最核心的一个问题是，如何把一个句子用数字的形式有效地表达出来？如果能够完成这一步，句子的分类就不成问题了。

显然，一个最初等的思路是：给每个词语赋予唯一的编号1,2,3,4…，然后把句子看成是编号的集合，比如假设1,2,3,4分别代表“我”、“你”、“爱”、“恨”，那么“我爱你”就是[1, 3, 2]，“我恨你”就是[1, 4, 2]。这种思路看起来有效，实际上非常有问题，比如一个稳定的模型会认为3跟4是很接近的，因此[1, 3, 2]和[1, 4, 2]应当给出接近的分类结果，但是按照我们的编号，3跟4所代表的词语意思完全相反，分类结果不可能相同。因此，这种编码方式不可能给出好的结果。

同学们也许会想到，我将意思相近的词语的编号凑在一堆（给予相近的编号）不就行了？嗯，确实如果，如果有办法把相近的词语编号放在一起，那么确实会大大提高模型的准确率。可是问题来了，如果给出每个词语唯一的编号，并且将相近的词语编号设为相近，实际上是假设了语义的单一性，也就是说，语义仅仅是一维的。然而事实并非如此，语义应该是多维的。

比如我们谈到“家园”，有的人会想到近义词“家庭”，从“家庭”又会想到“亲人”，这些都是有相近意思的词语；另外，从“家园”，有的人会想到“地球”，从“地球”又会想到“火星”。换句话说，“亲人”、“火星”都可以看作是“家园”的二级近似，但是“亲人”跟“火星”本身就没有什么明显的联系了。此外，从语义上来讲，“大学”、“舒适”也可以看做是“家园”的二级近似，显然，如果仅通过一个唯一的编号，是很难把这些词语放到适合的位置的。

2.3 高维 Word2Vec

从上面的讨论可以知道，很多词语的意思是各个方向发散开的，而不是单纯的一个方向，因此唯一的编号不是特别理想。那么，多个编号如何？换句话说，将词语对应一个多维向量？不错，这正是非常正确的思路。

为什么多维向量可行？首先，多维向量解决了词语的多方向发散问题，仅仅是二维向量就可以360度全方位旋转了，何况是更高维呢（实际应用中一