导读尊敬的各位老师：大家好！非常荣幸能够站在这里向您们汇报我的毕业论文《基于深度学习的情感分析技术研究与应用》的研究成果。本课题旨在探...
尊敬的各位老师：
大家好！非常荣幸能够站在这里向您们汇报我的毕业论文《基于深度学习的情感分析技术研究与应用》的研究成果。本课题旨在探索情感分析在现代社会中的重要性，并通过构建高效的情感分类模型解决实际问题。
首先，我简要介绍一下选题背景和意义。随着互联网的发展，人们在网络平台上表达情绪的方式日益多样化，这为情感分析提供了丰富的数据资源。然而，传统的文本处理方法难以准确捕捉复杂语义信息，因此引入了深度学习技术来提升分类精度。本文从理论基础出发，详细阐述了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等算法原理，并结合具体案例验证了其有效性。
接下来是研究内容部分。在实验设计阶段，我们收集了大量社交媒体评论作为训练集，并对数据进行了预处理；然后分别采用单模态模型和多模态融合策略进行建模；最后对比不同架构下的性能指标如准确率、召回率等。结果显示，基于注意力机制的混合模型取得了最佳效果。
最后谈谈个人收获与感悟。在整个项目过程中，不仅提升了编程能力和科研素养，更重要的是培养了解决实际问题的能力。同时也要感谢指导老师的悉心教导以及同学们的支持帮助！
以上就是我的汇报，请各位专家批评指正，谢谢大家！