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论文摘要: 本文探讨了一种新型神经网络，它结合了卷积神经网络和长短期记忆模型，可以有效处理文本序列中的情感分析任务。实验结果表明，该模型具有比现有技术更好的性能和泛化能力。
本论文提出了一种新型神经网络，它结合了卷积神经网络和长短期记忆模型，用于处理文本序列的情感分析任务。与现有技术相比，该模型具有更好的性能和泛化能力。该模型的贡献在于解决了常见的文本序列处理难题，如情感分析，它可以通过自动学习和处理语言数据来确定文本中的情感信息，从而提高情感分类的准确率和效率。

实践应用方面，该模型可以应用于社交媒体数据分析、情感化产品推荐和舆情监控等方面。在社交媒体数据分析中，该模型可以帮助企业快速获取用户对其品牌或产品的情感反馈，以便进行相关的营销决策。在情感化产品推荐方面，该模型可以通过分析用户对不同产品的情感反馈，为用户推荐更符合他们喜好和情感偏好的产品。在舆情监控方面，该模型可以自动分析和汇总大量的舆情反馈，为政府和企业提供有关公众情感和反馈的重要信息和建议。

总的来说，本论文提出的新型神经网络模型具有广泛的应用前景，可在社交领域、商业领域和公共管理等领域中得到广泛应用，并且其在性能和泛化能力方面的优势也使其成为当前最具潜力的文本情感分析模型之一。