基于深度学习的心理分析

• 作者: 彭英智
• 来源期刊: 电子制作
• 关键词: 情绪分析 深度学习 自然语言处理 CNN RNN
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 软件开发
• 页码范围: 43-46,49
• 页数: 5页
• 字数: 4196字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-5059.2019.10.018

摘要

随着计算机计算能力的大幅度提升,深度学习的自然语言处理可以帮助人分析解决生产生活中的之前无法解决的问题.青春期的心理情感对中学生的学习生活影响较大,现今对中学生的日常生活的心理进行统一监控分析处理,不仅需要耗费大量人力,速度也缓慢.如不及时发现心理问题并给予反馈,会对中学生个人造成一系列的不良影响.而通过深度学习的神经网络模型可以快速且精准度高得处理学生日常海量文本信息,然后给出综合判断,是很好的解决方案.本文应用Bi-LSTM模型和CNN模型的神经网络算法对文本数据进行学习,最后在情感分析实验中分别拥有了95.55％和90.03％的精准率,为解决批量快速分析中学生日常文本反映得心理变化提供了可行方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭英智		1	0	0.0	0.0