目录

前言

设计思路

一、课题背景与意义

二、算法理论原理

2.1 深度学习

2.2 语言模型

三、检测的实现

3.1 数据集

3.2 实验环境搭建

3.3 实验及结果分析

最后

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前言

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

        🎯基于深度学习的电影情感分析与个性化推荐系统

设计思路

一、课题背景与意义

        电影作为一种重要的文化媒介，对人们的情感和观影体验有着深远的影响。为了提供更好的电影推荐和个性化观影体验，电影情感分析与个性化推荐系统应运而生。能够自动识别和分析电影中的情感内容，并根据用户的个性化偏好进行推荐。通过深入理解用户的情感需求和喜好，系统能够为用户提供更准确、个性化的电影推荐，提升用户的观影体验和满意度。

二、算法理论原理

2.1 深度学习

        LSTM是在RNN基础上增加了中间状态信息的一种循环神经网络模型。其主要特点是通过遗忘门来选择性地遗忘一些不太重要的信息，从而增强模型在处理长序列训练任务上的效果。LSTM由遗忘门、输入门和输出门三个门控单元组成。遗忘门用于计算需要遗忘的信息，输入门用于计算需要更新的数据，输出门则决定输出信息。通过这些门控机制，LSTM可以有效地控制信息的流动和存储，从而解决了传统RNN在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题。LSTM的计算公式包括遗忘门的计算、输入门的计算、输出门的计算以及单元状态信息的遗忘和更新。最后，通过计算隐藏层输出得到最终的结果。LSTM通过引入遗忘门、输入门和输出门的机制，以及单元状态信息的管理，能够在处理长序列训练任务时展现出更好的效果。它的设计使得模型能够更好地处理和记忆长期依赖关系，提高了循环神经网络在各种序列建模任务中的表现。

        GRU模型是在LSTM基础上进行了简化和改进的循环神经网络模型。通过引入更新门和重置门，并结合候选激活状态和激活状态的计算，GRU能够在处理长序列任务时表现出良好的效果，同时具有更简单的结构和参数。

        GRU在LSTM的基础上进行了两个主要改进：一是取消了LSTM的遗忘门和输入门，引入了更新门；二是将控制参数和输出相结合，产生具有LSTM功能的输出。此外，GRU还进行了其他一些小的改动，例如混合单元状态和隐藏状态。GRU模型包含两个门控单元：更新门和重置门。更新门决定前一个时刻的输出在当前状态中保留的比例，更新门的值越大，表示保留的内容越多。重置门决定如何将当前状态与前一状态相结合，控制前一状态对当前候选激活状态的影响程度，重置门的值越小，表示前一状态被保留的越少。

2.2 语言模型

        XLNet模型是在BERT基础上进行改进的。与AR不同，XLNet不使用固定的因式分解顺序，而是通过最大化所有因式分解顺序的期望对数似然值来训练模型。这种改进使得XLNet能够更好地捕捉双向上下文信息。另一个改进是XLNet不依赖于残缺数据。在BERT中，由于掩盖了一部分输入数据进行预训练，导致预训练和微调阶段的数据不一致。而XLNet通过不依赖残缺数据的方式解决了这个问题，确保了预训练和微调阶段的数据一致性。

        XLNet模型的核心思想是通过排列组合的方式重构输入文本，将一部分下文内容放到上文中，从而充分利用上下文信息实现双向预测的功能。然而，在微调阶段无法对原始输入文本进行排列组合，因此在预训练阶段，XLNet通过Attention掩码的方式在Transformer内部改变输入文本的顺序来实现这一功能。

        双流注意力机制是一种能够处理双输入序列的注意力机制，用于实现信息的交互和融合。它通过映射输入序列到查询向量和键值对，并计算它们之间的相关性来获得注意力权重。通过归一化注意力权重并对键值序列进行加权求和，最终得到查询序列对键值序列的加权表示。这个过程包括输入表示、相关性计算、注意力权重归一化、加权求和和输出计算等步骤。双流注意力机制在自然语言处理和机器学习任务中具有广泛的应用，为提高模型性能和信息交互能力提供了有效的工具。

        XLNet模型中的Content掩码矩阵和Query掩码矩阵用于处理双流注意力机制。在Content掩码矩阵中，每个位置的词可以利用排列后位置之前的词的信息。例如，第一个词可以利用所有词的信息，第二个词可以利用第二个词和第三个词的信息，依此类推。Query掩码矩阵则不允许词利用本身的信息，因此对角线上的位置是白点表示掩码。

        循环机制是XLNet模型的另一个关键部分，它受到Transformer-XL模型的启发。循环机制通过将前一个单词的隐藏层信息用于下一个单词的计算，从而获得更长距离的上下文信息。这种循环结构能够在处理长文档相关任务时发挥良好的效果，提供更丰富的上下文信息。

三、检测的实现

3.1 数据集

        验数据的获取是通过爬虫技术从豆瓣电影网站上进行的。爬虫的实现使用了Python编程语言、PyCharm工具、Requests库和BeautifulSoup库等工具。Requests库是一个方便的HTTP库，用于发送网页请求。BeautifulSoup库则用于解析网页数据，从中抓取所需的信息，并进行编码转换。在实施爬虫之前，首先需要获取电影的所有类型。然后，将类型标签进行URL编码，并将其拼接到豆瓣的URL链接中，以获取所有电影的URL。通过爬取这些URL，可以获取电影的详细信息和评论信息等。

        电影详细信息的爬取大致流程如下：首先使用requests库发送HTTP请求，通过get方法提供URL参数和设置HTTP请求的头部参数，包括用户代理和编码方式等。然后，使用BeautifulSoup库对返回的网页进行解析。在解析之前，可以通过浏览器的开发者模式查看要爬取数据的属性名、标签结构和类名等信息，以便准确定位所需的数据。通过解析网页的HTML结构，可以提取出所需的电影详细信息，例如电影名称、导演、演员、评分等。这些信息可以根据其在HTML中的位置、标签属性和类名等特征进行定位和提取。总之，通过使用requests库发送请求获取网页内容，并利用BeautifulSoup库解析网页，可以方便地提取出电影详细信息。这种爬取数据的流程需要结合

        爬取电影详细信息的流程包括定位所需字段的HTML标签和类名，利用BeautifulSoup库的方法提取相应字段的内容。为了应对豆瓣的反爬虫技术，需要设置伪装头部、切换用户代理和使用IP代理池等技术手段。这些操作可以提高数据爬取效率并避免被封禁IP。 

3.2 实验环境搭建

        在Windows 10操作系统下，使用Python编程语言，通过Keras库和pytorch_transformers库实现了BiLSTM和XLNet网络。Keras库提供了高层API，底层基于TensorFlow框架实现，用于快速搭建和训练神经网络模型。通过Keras库，可以方便地定义网络的层结构、损失函数和优化器，以及进行模型的训练和评估。

3.3 实验及结果分析

        使用爬虫技术搜集了豆瓣网中的电影以及评论，进行数据清洗。由于中间星级的评论数据可能存在模糊的问题，会降低模型的训练效果，选择取1星和5星两端的评论数据作为正负极评论。对于情感分析模型的训练，使用了XLNet语言模型自带的SentencePiece分词技术，不需要额外的分词技术。然而，在进行Word2Vec相关的对比实验时，需要对评论数据进行去停用词和分词处理。

        Word2Vec模型用于解决分词序列在one-hot编码后数据过于稀疏的问题。它通过学习每个词组的嵌入向量，将一条语句转化为向量的表达形式。在数据处理上，工作包括搜集去停用词词库和情感词词库，并导入自定义的词典。使用jieba分词的精确模式对评论数据进行分词，并去除停用词。自定义的词典综合了jieba原词典、知网中文情感词典和台湾大学简体中文情感词典。根据分词结果，生成词云图来了解分词词库中的高频词汇。

        在进行情感分析模型的数据处理过程中，首先对评论数据进行了去噪处理，包括去除无效评论、转换繁体为简体、去除无用字符和删除过短的评论。然后，进行了分词处理，并统计了分词后的句子长度分布，确定了模型输入数据的句长参数为64。接下来，使用Tokenizer创建字典，将评论数据序列化为数字序列，并采用截长补短的方式统一句长。然后，下载并使用基于百度百科语料训练的Word2Vec预训练语言模型，选择了Skip-Gram训练模型，并加载了预训练模型。根据评论序列化结果，建立数字序列与词向量的映射关系，生成了嵌入层权重矩阵作为词向量输入。

相关代码示例：

from gensim.models import KeyedVectors
import numpy as np

# 加载Word2Vec预训练语言模型
word2vec_model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path_to_word2vec_model.bin', binary=True)

# 获取词向量的维度
embedding_dim = word2vec_model.vector_size

# 获取评论序列化结果
serialized_comments = [...]  # 评论序列化结果，示例：[[1, 5, 10, 3], [2, 7, 4, 6, 9], ...]

# 生成嵌入层权重矩阵
embedding_matrix = np.zeros((len(word2vec_model.vocab) + 1, embedding_dim))
for word, index in word2vec_model.vocab.items():
    if word in serialized_comments:  # 仅处理评论中出现的词语
        embedding_matrix[index] = word2vec_model[word]

# 将嵌入层权重矩阵作为后续模型训练的词向量
# 在模型中使用embedding_matrix作为词向量的初始权重矩阵

实现效果图样例：

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最后