一种基于MS-PSO和深度学习的产品评论情感分析方法

本发明提供了一种基于MS‑PSO和深度学习的产品评论情感分析方法，属于情感分析领域，其内容包括：获取产品评论文本及情感分类，对文本数据预处理；通过DistilBERT将预处理后的文本转化为动态词级表示张量，并将情感分类标签转化为整数编码；通过随机镜像粒子群算法，优化并串联混合特征深度学习网络的超参数；根据最优超参数，训练得到并串联混合特征深度学习网络模型；将待情感分类的文本数据进行预处理并通过DistilBERT模型进行编码后，输入到训练好的模型中得到情感分类；本发明方法可提高产品评论情感分析精度，为企业了解用户需求和产品改进提供依据。