38、融合评论标题与内容提升情感预测及流式架构优化

融合评论标题与内容提升情感预测及流式架构优化

情感预测模型对比

在情感预测领域，不同模型的表现差异显著。以下是一些模型在情感预测上的准确率对比：
| 模型 | 准确率(%) |
| — | — |
| 基线模型 | |
| BiLSTM + static GloVe | 75.68 |
| CNN + static GloVe | 74.74 |
| Ensemble of BiLSTM and CNN + static GloVe | 75.30 |
| CNN + word2vec | 66.00 |
| 提出的模型 | |
| LSTM + word2vec (maximum fusion) | 77.74 |
| CNN + GloVe (concatenation fusion) | 77.73 |
| LSTM + CNN + GloVe (average fusion) | 78.92 |
| BiLSTM + CNN + GloVe (average fusion) | 79.05 |

从表格数据可以看出，提出的模型在准确率上普遍高于基线模型。这表明将评论标题和内容结合作为模型输入，能显著提高情感预测的准确性，强调了在预测客户文本评论中的意见时，同时考虑评论标题和内容的重要性。

流式架构背景与挑战

实时数据架构是实现边缘到云计算连续体的核心工具。过去十年，大数据架构发展出专门的层来处理实时存储和流处理。开源流式架构通过存储暴露的拉取式接口实现流读取，有效分离了快速存储和处理引擎。然而，流源操作符需要从存储中持续拉取多少数据