摘要
本发明公开了基于深度学习驱动的社交媒体情感分析方法及其系统,涉及社交媒体情感分析技术领域,从社交媒体平台抓取用户的帖子等数据并进行处理处理;利用自然语言处理技术提取情境信息;基于深度学习的情感分类模型,对社交媒体内容中的文本进行情感分类,在此基础上,模型将结合情境调整因子调整情感分类结果;构建情感变化预测机制,即在确定用户在时间上情感传播强度后,结合情感分类和传播强度预测未来情感拨动的强度。本发明结合情感分类结果和传播路径分析,本发明能够预测未来一段时间内社交媒体中情感的波动趋势。这种基于深度学习和图神经网络的融合方案,提升了情感分析的准确性。
技术关键词
情感分类模型
社交媒体平台
深度学习模型
时间序列预测方法
强度
自然语言
情感分析技术
帖子
神经网络技术
时间序列模型
因子
数据
文本
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