基于深度学习的主题建模与情感分析方法及系统

本发明涉及自然语言处理技术领域，提出了一种基于深度学习的主题建模与情感分析方法及系统，包括如下步骤：获取待分析的无标签文本数据集，进行预处理；针对预处理后的数据基于深度学习的特征融合方式进行文本嵌入，动态确定降维维度对嵌入文本降维，对降维后的数据进行聚类得到主题；筛选出与主题相邻分布的噪声数据，计算主题数据和相邻噪声的一致性，针对每个主题重划分噪声数据进行主题优化；将划分主题后的待分析数据，分析主题的情感总体倾向，得到情感分析结果。本发明将建模主题与情感分析实现了深层次多维度的分析，解决了降维和长文本的问题，提高了情感分类的细粒度，能够提高文本数据情感分类的准确性。