基于人工智能的文学主题情感倾向分析系统

本发明涉及自然语言处理技术领域，具体公开了基于人工智能的文学主题情感倾向分析系统，包括文本收集模块、情感词典构建模块、情感极性分类模块、情感波动序列构建模块、双向LSTM模型模块、主题建模模块、关联分析模块、可视化呈现模块。本方案使用BiLSTM模型充分利用文本中的上下文信息，捕捉每个词语在前后文中的情感变化，更精确地识别复杂的情感波动和隐性情感；通过结合相邻词语的情感极性值和上下文窗口，灵活地对每个词语的情感极性进行调整，通过多轮迭代训练持续优化SVM模型，尤其是在面对复杂情感表达时不断调整权重和优化分类结果，逐步提高情感分类的准确性。