基于神经网络的文本情感分析模型设计
神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型，能够被用作一个任意函数逼近的机制，且具有稳健性，精度高，容易实现等优点。本课题将神经网络应用于文本情感分析，通过网络结构参数优化使模型文本分类性能最优。相比于传统的机器学习算法,使用神经网络能够快速提取文本特征，避免庞大的特征工程设计。本课题主要研究内容包括：神经网络结构设计及实现，模型结构参数调整及优化，文本数据增强优化等。
