1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述 一、情感分析的研究背景随着互联网的不断普及，越来越多的网民能在社交媒体上表达自己的想法。
这些评论文本中很多都有明显的情感倾向性，这些数据为情感分析研究提供了基础，社交媒体影响力的日益增强，也让情感分析的相关研究越来越有意义。
微博、微信、贴吧等社交平台，如今拥有着数量巨大的活跃用户，自2009年8月新浪推出微博以来，微博用户数量呈倍数级增长。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一、要解决的问题1、文本特征值的提取文本情感分类问题，是一类特殊的文本分类问题，它与文本分类的主要不同在于特征的选取上，通过将不同情感特征词视为不同类别，利用不同类别之间的差异建立分类器以区分不同的文本情感极性。
2、对情感分析的算法设计与传统的 rnn 网络模型相比，lstm 模型由于门控机制，记忆单元可以在工作时保持一段时间的信息，并在训练时能够保持内部梯度不受不利变化的干扰。
因此lstm 适合处理和预测时间序列中间隔和延迟较长的重要事件。
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