论文研究思路技术路线

本论文旨在研究基于深度学习的自然语言处理技术在情感分析中的应用。首先，我们将回顾相关研究，分析现有方法的优缺点。然后，我们将深入探讨深度学习技术，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），以及它们在情感分析中的具体应用。接下来，我们将设计并实现一种基于深度学习的情感分析模型，并在公开数据集上进行训练和测试，以验证其性能。最后，我们将分析实验结果，对比不同模型的性能，并提出未来研究方向。本论文的研究技术路线将着重于深度学习和自然语言处理技术的融合，以期为情感分析领域提供新的思路和方法。