基于深度学习的文本情感分析改进模型实验方案

基于深度学习的文本情感分析改进模型实验方案

一、实验背景与目的

1.1 背景

情感分析是自然语言处理的核心任务之一，旨在自动识别文本所表达的情感倾向（如正面、负面）。传统机器学习方法依赖人工特征工程，而深度学习方法能够自动学习文本的层次化特征表示。然而，现有模型在处理长距离依赖、一词多义以及关键情感词捕捉方面仍存在不足。

1.2 实验目的

本实验旨在通过引入两种改进策略来提升情感分析性能：

1. 注意力机制：使模型能够聚焦于文本中对情感分类贡献最大的关键词。
2. 动态预训练词向量：使用ELMo（Embeddings from Language Models）替代静态词向量，解决一词多义问题。

通过构建基线模型（TextCNN、BiLSTM）与改进模型（BiLSTM-Attention、ELMo-BiLSTM-Attention）进行对比，验证改进策略的有效性。

二、数据集说明

2.1 数据来源

使用公开的IMDB 电影评论数据集，包含50,000条影评，其中25,000条用于训练，25,000条用于测试，标签为二分类（正面/负面）。