基于TDO-DCSTM模型的文本情感分析：面向电商评论的优化深度学习框架

本文提出了一种新型四元主导优化卷积神经网络-深度双向长短期记忆（TDO-DCSTM）模型，通过融合CNN特征提取与BiLSTM时序分析优势，结合TDO算法优化参数选择，显著提升了电商评论情感分类准确率（达97.79%）。研究解决了传统方法在高维特征、方言差异及噪声处理等痛点，为社交媒情感分析（NLP）提供了跨语言、高鲁棒性的解决方案。

　　

亮点

• 四元主导优化(Tetra Dominant Optimization, TDO)：该创新方法通过局部与全局优化协同调参，有效降低权重偏差，提升模型收敛稳定性，实现参数精简与训练层优选。

• TDO-DCSTM模型：整合深度CNN的空间特征捕获与BiLSTM的双向上下文建模能力，支持长短文本跨验证，在情感极性分类中展现卓越精度（灵敏度95.88%，特异性98.89%）。

结论

文本情感分析作为理解用户情绪的关键技术，本研究通过TDO-DCSTM模型精准识别评论极性（正/负/中性），显著优化了电商场景下的用户-供应商交互生态。模型在亚马逊评论数据集上的优异表现，验证了其在处理语义复杂性、方言多样性及数据噪声方面的突破性进展，为情感分析（Sentiment Analysis）领域提供了可扩展的深度学习范式。