论文技术路线图

本论文提出了一种基于深度学习的自然语言处理方法，用于文本情感分析。首先，我们使用了一种自编码器模型，对大量未标记的社交媒体数据进行训练，以学习语言的分布式表示。然后，我们结合了注意力机制和卷积神经网络，构建了一个基于深度学习的情感分类器。最后，我们对模型进行了优化和调整，使其能够准确识别文本中的情感。我们的方法在多个公开数据集上进行了实验，取得了显著的性能提升。