【关键词】深度学习；电子创新产品；情感分析

引言

近年来，电子创新产品市场呈现出快速增长的态势，消费者对产品的评价和反馈也愈发重要。在线评论作为消费者表达意见和感受的重要渠道，蕴含着丰富的情感信息[1]。对这些评论进行情感分析，有助于企业及时了解用户对产品的满意度、发现潜在问题，并据此调整产品设计和市场策略。传统方法主要依赖人工构建的词典和规则进行情感分类，但这种方法难以适应大规模、多样化的评论数据[2]。近年来，随着深度学习技术的兴起，基于神经网络的情感分析方法逐渐崭露头角，深度学习模型能够自动学习文本特征，实现更准确的情感分类。然而，针对电子创新产品评论的情感分析仍面临诸多挑战。本研究的意义在于，通过提出新的深度学习模型SCB，并对其进行实验验证和性能评估，为情感分析任务提供新的思路和方法。同时，通过对比实验和参数优化，本研究深入探讨了影响深度学习模型性能的关键因素，为深度学习技术在自然语言处理领域的应用提供了有力支持。

一、深度学习与情感分析方法概述

深度学习作为机器学习领域的一个重要分支，致力于构建高度复杂且具有深层次结构的神经网络模型。这一范式通过无监督学习的方式，自动且高效地从原始数据中提取并学习其内在的高级特征表示，从而实现对数据深层次模式的理解与挖掘。深度学习的核心优势在于其依托一系列先进且强大的算法，这些算法构成了其理论与方法论的基石，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN）以及长短期记忆网络（Long Short-Term Memory， LSTM）等模型尤为关键[3]。

CNN凭借卷积和池化机制在图像处理中表现出色，能捕捉图像空间特征；RNN专于处理序列数据，动态建模时间序列；LSTM作为RNN的改进，通过记忆单元增强长序列处理能力，在语言模型和机器翻译中成效显著。这些核心算法推动了深度学习的广泛应用，深刻影响了人工智能的发展。

情感分析作为一种关键性的自然语言处理技术，也被称作意见挖掘或情感倾向识别。其核心在于通过细致的分析、处理、总结及逻辑推理，针对蕴含情感色彩的主观性文本内容，自动识别出文本作者对于特定话题所持有的态度倾向或情绪表达[4]。情感分析的策略主要可划分为三大类别：一是依赖情感词典的传统方法，深度学习技术的深入发展，极大地推动着情感分析领域向更高效、更精准的方向迈进。深度学习模型，如CNN、RNN、LSTM等，能够自动学习文本特征，充分利用文本的上下文关联信息，实现对文本情感的精准分析[5]。此外，注意力机制和预训练模型（如BERT、XLNET等）的引入进一步提升了情感分析的性能，使得该方法在处理复杂情感任务时更加高效和准确。