基于词典的情感分析方法是一种利用预定义的情感词典来评估文本情感倾向的技术。情感词典通常包含词汇及其情感极性和强度，通过查找文本中的词汇并累加其情感分数，可以得出整个文本的情感倾向。构建自定义情感词典是根据特定项目需求，创建一个更精准反映目标领域情感倾向的词典。在本项目中，我们深入探讨了自然语言处理（NLP）领域中的情感分析，特别是基于词典的方法。我们从理论到实践，全面覆盖了情感分析的各个环节，包括

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP技术涵盖了从文本处理到语义理解的广泛内容，包括但不限于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等。

误识率（FAR）是指系统错误地将不同的个体识别为同一人的概率。具体来说，当系统错误地接受一个非授权的个体时，就会发生误识。误识率通常用于评估系统的安全性，FAR值越低，系统的安全性越高。漏识率（FRR）是指系统错误地拒绝一个授权个体的概率。具体来说，当系统错误地将一个授权个体识别为非授权个体时，就会发生漏识。漏识率通常用于评估系统的可用性和用户体验，FRR值越低，系统的可用性越高。

情感分析（Sentiment Analysis），也称为意见挖掘（Opinion Mining），是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，旨在从文本中识别、提取和量化作者的情感、态度或情绪。情感分析广泛应用于社交媒体监控、产品评论分析、市场趋势预测等领域，帮助企业理解公众对其产品或服务的看法。在情感分析任务中，BERT模型通常在最后一层添加一个分类头，如一个全连接层，用于将BERT的输出转换为

文本分类是NLP中的一个基础任务，其目标是将文本分配到预定义的类别中。例如，将新闻文章分类为体育、政治、科技等类别。文本分类在信息检索、内容过滤、情感分析等领域有广泛的应用。通过上述示例，我们可以看到CNN在文本分类中的应用涉及词嵌入、一维卷积层和动态池化策略。词嵌入将文本转换为向量表示，一维卷积层提取局部特征，而多通道卷积网络和动态池化策略则进一步增强了模型的特征提取能力和对文本结构的敏感度。这

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种基于Transformer架构的预训练模型。它通过双向训练来理解上下文，从而在多种NLP任务上取得了显著的性能提升，包括情感分析、问答系统、命名实体识别等。对于情感分类任务，我们通常使用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）作

BERT, 即Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型。它通过在大量未标注文本上进行预训练，学习到语言的深层语义表示，然后在特定的自然语言处理任务上进行微调，从而达到或超越了人类在多项NLP任务上的表现。BERT的创新之处在于其双向的编码方式和Transformer架构的使用

BERT, 即Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型。它通过在大量未标注文本上进行预训练，学习到语言的深层语义表示，然后在特定的自然语言处理任务上进行微调，从而达到或超越了人类在多项NLP任务上的表现。BERT的创新之处在于其双向的编码方式和Transformer架构的使用

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究如何处理和运用自然语言；自然语言认知则是指让计算机“懂”人类的语言。NLP建立于20世纪50年代，随着计算机技术的飞速发展，NLP技术在信息检索、文本挖掘、自动文摘、机器翻译、语音识别、情感分析等领域得到了广泛应用。

多模态情感分析(Multimodal Sentiment Analysis)是一种综合处理文本、语音、图像、视频等多种信息源的情感分析技术。与传统的基于单一模态（如文本）的情感分析相比，多模态情感分析能够更全面地理解情感表达，因为它考虑了情感在不同模态中的表现形式。例如，一个人在说“我非常高兴”时，其面部表情、语调和肢体语言可能提供了比文字本身更丰富的信息，多模态情感分析旨在捕捉并融合这些信息，以