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网站性质,东莞最好的网站,404免费模板下载,电子游戏设计方案一、设计背景与目的随着社交网络的普及与发展#xff0c;用户在社交平台上产生的数据量急剧增长#xff0c;这些数据中蕴含着丰富的舆论信息和情感倾向。为了帮助企业、政府机构及个人用户更好地理解和把握社交网络上的舆情动态#xff0c;及时发现并应对潜在的危机或机遇用户在社交平台上产生的数据量急剧增长这些数据中蕴含着丰富的舆论信息和情感倾向。为了帮助企业、政府机构及个人用户更好地理解和把握社交网络上的舆情动态及时发现并应对潜在的危机或机遇我们设计了基于深度学习的社交网络舆论分析系统。本系统旨在通过自动化、智能化的方式对社交网络数据进行深度挖掘和分析提供精准的情感分析和舆情预测服务从而帮助用户做出更加明智的决策。二、目标用户群体企业用户关注品牌形象、市场口碑和消费者反馈的企业需要实时了解并应对网络上的舆论变化。政府机构负责公共安全管理、舆情监控和政策制定的政府部门需要掌握公众对特定事件或政策的看法和态度。个人用户关注社会热点、时事新闻和公众舆论的个体希望获取全面、准确的舆情信息以支持个人观点和决策。三、具体功能需求数据处理- 数据集将被预处理包括文本清洗、分词、去除停用词等。- 将文本转换为数值表示可能通过词袋模型或BERT的Tokenization。- 数据将被划分为训练集和测试集。LSTM模型实现- 使用Keras构建LSTM模型包括词嵌入层、LSTM层和全连接层。- 编译模型选择适合的损失函数和优化器。- 训练模型并在验证集上评估性能。- 保存训练好的LSTM模型。BERT模型实现- 使用transformers库加载预训练的BERT模型。- 通过Fine-tuning调整BERT模型以适应情感分析任务。- 编译模型选择适合的损失函数和优化器。- 训练模型并在验证集上评估性能。- 保存训练好的BERT模型。模型保存与加载- 使用H5Py保存Keras LSTM模型。- 使用SavedModel API保存TensorFlow BERT模型。- 模型将被保存在磁盘上以便后续加载和预测。预测- 加载保存的模型。- 对新输入的文本数据进行相同的预处理步骤。- 使用模型进行情感预测。部署- 模型将通过Flask后端服务进行部署以提供REST API接口。- 前端可以使用HTML, CSS, JavaScript和Bootstrap进行实现与后端API进行交互。