南京大学商学院研究生毕业论文题目：基于深度学习的的情感分析在社交媒体中的应用
摘要：随着社交媒体的不断发展，社交媒体上的情感分析已经成为了一个热门的话题。传统的情感分析方法主要依赖于人工神经网络，但是这种方法需要大量的数据和计算资源，并且需要大量的训练时间。因此，本文提出了一种基于深度学习的情感分析方法，该方法可以有效地减少数据和计算资源的需求，并且在短时间内完成训练。本文还介绍了该方法在社交媒体中的应用，包括情感分析在社交媒体广告中的应用、情感分析在社交媒体用户互动中的应用等。
关键词：深度学习；社交媒体；情感分析；广告；用户互动
一、引言
随着社交媒体的不断发展，社交媒体上的情感分析已经成为了一个热门的话题。社交媒体上的信息量庞大，大量的用户情感信息需要通过情感分析技术进行分析和处理。传统的情感分析方法主要依赖于人工神经网络，但是这种方法需要大量的数据和计算资源，并且需要大量的训练时间。因此，本文提出了一种基于深度学习的情感分析方法，该方法可以有效地减少数据和计算资源的需求，并且在短时间内完成训练。本文还介绍了该方法在社交媒体中的应用，包括情感分析在社交媒体广告中的应用、情感分析在社交媒体用户互动中的应用等。
二、相关工作
在传统的的情感分析方法中，主要依赖于人工神经网络，这种方法需要大量的数据和计算资源，并且需要大量的训练时间。但是，随着深度学习技术的发展，深度学习方法已经成为了一种非常受欢迎的情感分析方法。深度学习方法可以有效地减少数据和计算资源的需求，并且在短时间内完成训练。
目前，深度学习方法在情感分析领域已经取得了很多成果。例如，在社交媒体上的情感分析中，深度学习方法已经被广泛应用于情感分析在社交媒体广告中的应用、情感分析在社交媒体用户互动中的应用等。
三、基于深度学习的情感分析方法
本文提出了一种基于深度学习的情感分析方法，该方法可以有效地减少数据和计算资源的需求，并且在短时间内完成训练。本文提出了一种卷积神经网络(CNN)作为情感分析模型，该模型可以有效地处理社交媒体上的情感信息。本文还介绍了该方法在社交媒体中的应用，包括情感分析在社交媒体广告中的应用、情感分析在社交媒体用户互动中的应用等。
四、结论
本文介绍了一种基于深度学习的情感分析方法，该方法可以有效地减少数据和计算资源的需求，并且在短时间内完成训练。本文还介绍了该方法在社交媒体中的应用，包括情感分析在社交媒体广告中的应用、情感分析在社交媒体用户互动中的应用等。