基于LSTM和SVM的情感趋势的分析和实现.docxVIP

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2025-08-09 发布于天津
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基于LSTM和SVM的情感趋势分析和实现

摘要情感分类预测是自然语言处理中的一个重要任务，对于许多应用领域具有重要意义。本文采用支持向量机（SVM）和长短期记忆网络（LSTM）对文本数据进行情感分类预测。SVM能够有效地处理高维稀疏数据，LSTM能够捕捉文本数据中的长期依赖关系，并且在序列建模任务中取得了很好的效果。本文首先读取数据，然后对数据进行分词处理、去除停用词，删除缺失值等预处理操作，然后搭建SVM和LSTM分类模型，将处理好的数据特征按照训练和测试比例8：2划分数据。通过实验评估，比较了SVM和LSTM两种方法在情感分类预测上的性能。实验结果显示，LSTM模型的准确率为0.96，S