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基于深度学习的文本情感分析系统(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码
产品定位：自然语言处理、文本分类、情感分析、情绪识别
功能简介：1.数据上传：支持上传多种符合规范的文本数据集；2.数据预处理：可对选择的数据集进行数据清洗、分词、去除停用词等预处理操作；3.文本向量化：提供5种不同的预训练分词器将文本转成向量；4.模型训练：支持九种深度学习算法的在线训练、超参数调整，loss曲线输出等；5.模型评估：支持单一模型评估和多模型对比评估，生成评估结果图；6.可解释分析：支持对预测文本进行类别影响度分析；7.模型预测：支持选择不同模型进行在线对话，输入文本消息，模型进行识别。（具体功能见下方图例）
技术核心：1.分类模型：CNN、RNN、LSTM、BiLSTM、Bert、AlBert、RoBerta、XLNet、ERNIE；2.分词算法：Jieba、HanLP、THULAC、LAC；3.可解释方法：LIME、遮挡分析；4.Web部署：Flask框架
数据集：1.新浪微博情感数据集（数据量：10w+，二分类：正向、负向）；2.品牌手机评论数据集（数据量：6w+，三分类：消极、中性、积极）；3.商品评论数据集（数据量：6w+，二分类：正向、负向）；4.情绪识别数据集（数据量：8w+，四分类：喜悦、愤怒、厌恶、低落）；5.支持自定义数据集
