面向海量文本大数据的情感分析模型泛化能力提升

作　　者： 宋越；陈文炜

摘　　要： 研究立足泛化能力基础理论，系统剖析面向海量文本大数据的情感分析模型在数据与模型层面存在的核心问题。提出数据增强、模型优化、特征工程改进及词嵌入技术升级等系列策略。通过实证分析验证所提技术有效性，为构建鲁棒性情感分析系统提供坚实理论与方法支撑。实证过程采用多个公开情感分析数据集，与传统及先进模型开展对比实验，结果显示所提方法在泛化性能与整体效能上均实现显著突破。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-05