その他令和8年1月6日

データ前処理とモデル構築に関する技術的記述

掲載日

令和8年1月6日

号種

号外

原文ページ

p.5

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令和8年1月6日|p.5

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## 2.2.2 模型构建

在本研究中，我们采用了一种基于深度学习的模型来进行情感分析。该模型由多个层组成，包括嵌入层、卷积层、池化层和全连接层。嵌入层将文本转换为低维向量表示，卷积层提取文本的局部特征，池化层降低特征的维度，全连接层将特征映射到输出空间。

## 2.2.3 模型训练

在模型训练过程中，我们使用了交叉熵损失函数来衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。同时，采用了Adam优化器来更新模型的参数。为了防止过拟合，我们在训练过程中加入了Dropout正则化技术。

## 2.2.4 模型评估

为了评估模型的性能，我们使用了准确率、精确率、召回率和F1值等指标。准确率表示模型预测正确的样本占总样本的比例，精确率表示模型预测为正类的样本中实际为正类的比例，召回率表示实际为正类的样本中被模型正确预测为正类的比例，F1值是精确率和召回率的调和平均数。

## 2.2.5 实验结果

通过实验，我们发现所提出的模型在情感分析任务上取得了较好的性能。在测试集上的准确率为85%，精确率为83%，召回率为87%，F1值为85%。这表明我们的模型能够有效地识别文本中的情感倾向。

## 2.2.6 结论

本研究提出了一种基于深度学习的情感分析方法，并通过实验验证了其有效性。未来的工作可以进一步优化模型结构，提高模型的性能，并探索更多的应用场景。

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