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基于深度学习模型的 Sentiment Analysis 方法，用于处理用户的文本评论，分析其情感倾向，实现推荐系统的个性化推荐
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在推荐系统领域，基于文本数据的产品或服务的 Sentiment Analysis 是预测用户对某一产品或服务的喜好程度、满意度的关键环节。其主要目的是自动提取用户的情感倾向、评价对象、态度特征等，通过分析用户的评论、问卷调查等，对产品或服务进行正面或负面评价，实现个性化推荐。然而，传统的文本处理方法对于高效率地处理用户输入的数据来说存在着严重的局限性，如分词、词性标注、命名实体识别等，这些都需要耗费大量的时间和计算资源，因此，如何快速有效地利用机器学习方法对用户的评论进行分类并分析其情感态度，成为研究的热点。近年来，随着深度学习技术的兴起，一些模型使用了深度神经网络（DNN）进行处理，取得了较好的效果。此外，随着大规模的社会媒体数据集的涌现，基于文本的数据建模将越来越普遍。
本文基于文本数据的 Sentiment Analysis 的最新进展，结合深度学习的方法，提出了一个基于深度学习模型的 Sentiment Analysis 方法，用于处理用户的文本评论，分析其情感倾向，实现推荐系统的个性化推荐。该方法可以把文本转化成一个向量，用机器学习的方法训练出一个 Sentiment Analysis 模型，从而实现对用户评论的情感分析，并对推荐系统产生巨大的影响。本文的主要贡献如下：
- 提出一种新的基于深度学习的 Sentiment Analysis 方法。
- 使用 Word-Embedding 技术转换文本数据到向量形式，有效解决分词、词性标注等问题。
- 通过对多种分类器的比较和分析，发现 DNN 分类器比其他方法更适合于处理文本数据。
- 使用微博、电影评论作为实验数据集ÿ
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