【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自然语言处理领域，具体的说是一种面向在线社区评论文本情感分析方法。
技术介绍
1、随着互联网和社交媒体的快速发展，用户在各种在线社区中发布了大量评论。这些评论蕴含了对产品、服务、事件等的情感信息，分析这些情感信息在市场调研、品牌管理和舆情监控等方面具有重要的应用价值。然而，现有的情感分析技术仍存在一些不足。尽管深度学习模型在情感分析中表现较好，但仍面临特征提取不足和复杂情感信息捕捉困难等问题。这些问题导致现有的情感分析方法在处理在线社区评论文本时效率低下，难以准确捕捉复杂情感信息。
技术实现思路
1、本专利技术是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种面向在线社区评论文本的情感分析方法，以期望能够更准确和高效地分析评论文本中的情感信息，从而提升情感分析的效果和可靠性。
2、本专利技术为达到上述专利技术目的，采用如下技术方案：
3、本专利技术一种面向在线社区评论文本的情感分析方法的特点在于，是按如下步骤进行：
4、步骤1、获取在线社区文本...
【技术保护点】
1.一种面向在线社区评论文本的情感分析方法，其特征在于，是按如下步骤进行：
2.根据权利要求1所述的一种面向在线社区评论文本的情感分析方法，其特征在于，所述步骤2中的情感分类模型包括：预训练层、局部特征提取层、最大池化层、全局特征提取层、自注意力层、特征融合层、全连接和分类层；
3.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1或2所述情感分析方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
4.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计...
【技术特征摘要】
1.一种面向在线社区评论文本的情感分析方法，其特征在于，是按如下步骤进行：
2.根据权利要求1所述的一种面向在线社区评论文本的情感分析方法，其特征在于，所述步骤2中的情感分类模型包括：预训练层、局部特征提取层、最大池化层、全局特征提取层、自注意力层、特征融合层、全连接和分类层；
3.一种电子设备...
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