基于深度学习的电影评论分析
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2026-03-02 v1
摘要
毫无疑问，社交媒体被海量以各种语言和习语表达的故事、反馈、评论和反应所充斥，尽管其中部分事实有误。这些特征使得对此类数据的评估具有挑战性、耗时且易被误解。本文描述了一种基于深度学习方法的电影评论分类模型。使用来自 IMDb 电影评论数据库的近 500KB 平衡数据对来训练模型。利用长短期记忆（LSTM）与卷积神经网络（CNN）策略对人们关于电影的观点进行了分类。根据结果，CNN 算法的预测准确率约为 97.4%。此外，LSTM 训练的模型在 Keras 库中达到了约 99.2% 的准确率。通过对模型参数进行修改进一步研究了该模型。根据结果，LTSM 在评估 IMDb 电影评论时优于 CNN，且计算代价低于 LSTM。
引用
@article{arxiv.2210.10726,
title = {DL based analysis of movie reviews},
author = {Maryam Paparimoghadamborazjani and Amin Kazemi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10726},
year = {2026}
}