本文针对京东平台化妆品评论中正负情感类别不平衡问题，提出基于深度文本挖掘的消费者情感分析方法。研究采用结巴分词和TF-IDF特征提取结合N-gram模型进行文本预处理，通过类别权重调整解决类别失衡问题，并比较了四种停用词策略的效果。实验结果表明：无停用词策略更适配深度学习模型；经贝叶斯优化后，LSTM模型的负面情感预测F1值最优（0.8598），CNN模型达0.8521，而逻辑回归仅微增至0.81

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机器学习-支持向量机（smo）算法

本研究的意义在于为理解大脑如何在执行复杂认知任务时进行动态调节提供了新的视角，并对教育和医疗领域提供了潜在的应用前景。然而，研究也存在局限性，如样本量较小、技术捕捉的局限性以及实验室环境与现实世界的差异等。未来的研究需要在更大的样本和更多样化的任务中进行验证，并考虑结合新的神经成像技术，探索个体差异的来源，以及在更自然的环境中进行研究。[关键词] 脑科学，认知功能，神经机制，神经网络，神经可塑性