目录

前言

设计思路

一、课题背景与意义

二、算法理论原理

2.1 情感分析算法

2.2 注意力机制

三、检测的实现

3.1 数据集

3.2 实验环境搭建

3.3 实验及结果分析

最后

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前言

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

        🎯基于深度学习的电影评论情感分析系统

设计思路

一、课题背景与意义

        随着社交媒体的普及和用户评论的大量增加，了解和分析电影观众的情感反馈对电影制片商和观众来说变得越来越关键。基于深度学习的电影评论情感分析系统可以自动分析和分类用户的情感倾向，帮助电影制片商更好地了解观众的反馈和需求，进而改进电影制作和营销策略。

二、算法理论原理

2.1 情感分析算法

        SVM可以处理线性可分问题，即当样本能够被一个超平面完美地分隔开时。然而，对于线性不可分的问题，SVM通过引入核函数来将数据映射到高维特征空间，在高维空间中寻找一个超平面进行分类。常用的核函数包括线性核、多项式核和高斯径向基函数（RBF）核。SVM的工作原理是通过在特征空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本分隔开。这个超平面被定义为具有最大间隔（即样本到超平面的最小距离）的分隔超平面。支持向量机的名称也来源于它所使用的支持向量，即距离超平面最近的样本点。这些支持向量决定了超平面的位置和方向。

        卷积神经网络（CNN）的输入层使用独热编码或词向量编码的方式将文本中的每个词、符号、表情等映射为相应的向量形式，形成一个二维文本矩阵S。矩阵S的行数代表整个文本的长度。卷积部分的特点是利用卷积核的方法进行局部特征的抽取。卷积操作通过选择与卷积核大小相匹配的数据，并与卷积核中对应的元素进行乘积，然后加入一个偏置项，得到一个数据。然后按照一定的步骤，将所有数据按顺序滚动。当全部数据都被完整地覆盖时，就可以得到该数据的全部特征。同时，卷积操作具有一致的权重，这减少了各层之间的参数量。卷积神经网络通过卷积和池化操作对文本进行特征提取和降维，最终通过输出层进行分类预测。

        长短时记忆神经网络（LSTM）是一种基于循环神经网络（RNN）的模型，通过特殊的"门控单元"解决了传统RNN无法有效存储长期信息的问题。LSTM在机器翻译、语法分析、语义表达等领域有广泛应用。其结构图概括了一个细胞单元在LSTM网络中的具体操作。LSTM利用"忘记"、"保存"和"输出"三个阶段来控制顺序信息，并通过引入"门"功能进行选择性存储历史信息。LSTM的出现大大提升了RNN在处理序列数据时的能力，具有重要的应用前景。

2.2 注意力机制

        编码译码器是一种模式，用于将两个循环神经网络（RNN）进行连接。在编码译码器中，编码器接收一系列固定长度的数据信息，而译码器的特定作用是作为“上下文承接”的组件，负责对序列数据的输入和输出进行一系列控制，并最终由网络输出结果。编码译码器常用于序列到序列的任务，如机器翻译和语音识别。编码器将输入序列编码为一个固定长度的向量表示，然后译码器根据这个向量生成目标序列。

        注意力机制是一种模型中的关键组成部分，它通过动态地将不同重要性的信息聚焦在一起，从而提高模型对输入的处理能力。注意力机制的原理是基于对输入数据的重要性进行加权处理，使模型能够在处理序列数据时更加关注与当前任务相关的部分。通过计算输入序列中每个元素与当前状态的相关性得分，然后对相关性进行归一化处理以获得权重，最后将加权后的重要元素进行加和或拼接，以生成模型的输出。这种机制使得模型能够根据输入的不同部分选择性地分配注意力，从而提高模型的表现和性能。注意力机制在自然语言处理、机器翻译、图像处理等领域广泛应用，并为模型的建模和决策提供了更精细的控制和解释能力。

        改进后的模型利用Tree-LSTM模型对每个单词进行语义抽取，并利用Attention方法对每个单词进行不同重要程度的加权。然后利用Softmax方法对抽取的属性进行分类。模型构建过程包括定义文本数据（句子）X作为输入，输入为句子中的每个词向量，然后通过依存树的遍历方法读出语句。根据节得到隐藏层表示。采用Attention机制提取评价注意力矢量a，将注意力向量转化为特定时间点上隐藏层的输出，并根据对应的效果比较得到相应的分布。注意力机制中的score(h, h_hat)是一种度量方法，它的取值表示一个单词在特定时期内所得到的关注程度。通过引入Attention机制，改进后的模型能够更好地处理输入序列，并提高模型在情感分类任务中的性能。

相关代码示例：

tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)  
tokenizer.fit_on_texts(data['review'])
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['review'])
X = pad_sequences(sequences, maxlen=200)  
y = data['sentiment']

input_layer = Input(shape=(200,))
embedding_layer = Embedding(5000, 128)(input_layer)
lstm_layer = LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2, return_sequences=True)(embedding_layer)
attention_layer = Attention()([lstm_layer, lstm_layer])
multiply_layer = Multiply()([lstm_layer, attention_layer])
output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(multiply_layer)
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

三、检测的实现

3.1 数据集

        由于网络上没有现有的合适的数据集，我决定自己收集电影评论数据并制作一个全新的数据集。我从多个电影评论网站上爬取了大量的电影评论文本，并结合IMDb等知名电影数据库，获取了电影的相关信息作为标签。然后，我对这些评论文本进行了预处理，包括去除噪声、标记化和分词等步骤，以准备数据用于模型训练和评估。

        在进行数据预处理后，我根据评论中的情感倾向将文本数据进行了分类，并进行了数据的分割，确保训练集、验证集和测试集的合理划分。为了提高模型的泛化能力，我还进行了数据增强的方法，包括数据扩充和样本平衡等操作。通过对文本数据进行随机替换、删除或插入等操作，我生成了更多的训练样本，增加了数据的多样性和数量。

        为了进一步改善模型的性能和鲁棒性，我还对数据进行了扩充。我使用了一些数据增强的技术，如词语替换、同义词替换、句子重组等，以生成更多多样化的评论样本。这种数据扩充的方法可以增加数据的丰富性，提高模型对不同风格和表达方式的评论的理解能力。通过数据扩充，我能够更好地应对真实世界中的噪声和变化，提升电影评论情感分析系统的实际应用价值。

3.2 实验环境搭建

3.3 实验及结果分析

        为了提高模型训练效率，考虑到样本数据量较大，我们决定排除评论字数大于3且分词后词频为10的词向量进行训练。经过数据清洗和分词处理，可以看出数据分布不均衡，不同评分值下的数据量差异较大。为了解决这个问题，我们采取了欠采样的方法，即从大多数类别中删除部分样本，使不同类别之间的数据趋于平衡。

        实验对比了SVM、LSTM、Bi-LSTM、Tree-LSTM和Attention-Tree-LSTM等模型在影评数据中的应用效果。通过比较它们在Loss、Recall、Precision和F1值等评价指标上的表现，发现Attention-Tree-LSTM模型在情感分析任务上具有较好的性能。融入注意力机制后，该模型在大规模影评文本分类中展现出了优化的效果，证明了注意力机制对情感分析的提升作用。

相关代码示例：

tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)  
tokenizer.fit_on_texts(data['review'])
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['review'])
X = pad_sequences(sequences, maxlen=200)  
y = data['sentiment']

model = Sequential()
model.add(Embedding(5000, 128, input_length=200))
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

train_size = int(0.8 * len(data))
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=5, validation_data=(X_test, y_test))

scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("Test Accuracy: %.2f%%" % (scores[1] * 100))

实现效果图样例：

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最后