Springboot 整合 Java DL4J 实现情感分析系统

🧑 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 实现情感分析系统

一、引言

在当今数字化时代，企业越来越重视用户的反馈，以不断改进产品和服务。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术为分析用户评价提供了强大的工具。本文将介绍如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 构建一个情感分析系统，以帮助企业了解用户对产品或服务的满意度，并提供改进建议。

二、技术概述

（一）Spring Boot

Spring Boot 是一个用于快速构建独立、生产级别的 Spring 应用程序的框架。它简化了 Spring 应用程序的开发，提供了自动配置、起步依赖和内置服务器等功能，使开发者能够专注于业务逻辑的实现。

（二）Deeplearning4j

Deeplearning4j 是一个基于 Java 的深度学习库，支持多种神经网络架构，包括深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）等。它提供了高效的计算和训练算法，适用于大规模数据的处理。

（三）情感分析

情感分析是一种自然语言处理技术，用于确定文本中的情感倾向，如积极、消极或中性。在本案例中，我们将使用情感分析来分析用户对产品或服务的评价，以了解用户的满意度。

三、神经网络选择

在本案例中，我们选择使用循环神经网络（RNN）中的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）来实现情感分析。选择 LSTM 的理由如下：

（一）处理序列数据

LSTM 能够处理序列数据，如文本。在情感分析中，文本通常是一个序列，其中每个单词都与前后的单词相关。LSTM 可以捕捉这种序列关系，从而更好地理解文本的含义。

（二）长期依赖问题

传统的神经网络在处理长序列数据时会遇到长期依赖问题，即难以记住远处的信息。LSTM 通过引入门控机制，可以有效地解决这个问题，能够记住长期的信息，从而更好地处理长文本。

（三）泛化能力强

LSTM 在处理不同类型的文本数据时具有较强的泛化能力。它可以学习到不同文本的特征，从而能够对新的文本进行准确的情感分析。

四、数据集格式

我们将使用一个包含用户评价的数据集来训练和测试情感分析系统。数据集的格式可以是 CSV 文件，其中每一行代表一个用户评价，包含两个字段：评价内容和情感标签。情感标签可以是积极、消极或中性。

以下是一个数据集的示例表格：

评价内容情感标签
这个产品非常好用，我很满意。积极
这个服务态度太差了，很不满意。消极
这个产品一般般，没有特别的感觉。中性

在实际应用中，可以根据具体的需求和数据来源，对数据集进行进一步的清洗和预处理，以提高情感分析的准确性。

五、技术实现

（一）Maven 依赖

在项目的 pom.xml 文件中，需要添加以下 Maven 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-nlp</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

（二）数据预处理

在进行情感分析之前，需要对数据进行预处理，包括文本清洗、分词和向量化等步骤。

  1. 文本清洗

    • 去除文本中的标点符号、特殊字符和停用词等。
    • 可以使用正则表达式或第三方库来实现文本清洗。

  2. 分词

    • 将文本分割成单词或词组。
    • 可以使用开源的分词工具，如 Jieba 分词或 HanLP 等。

  3. 向量化

    • 将分词后的文本转换为向量表示，以便神经网络进行处理。
    • 可以使用词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF 或 Word2Vec 等方法进行向量化。

以下是一个数据预处理的示例代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizerfactory.DefaultTokenizerFactory;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizerfactory.TokenizerFactory;

public class DataPreprocessing {

    public static List<String[]> preprocessData(List<String> rawData) {
        List<String[]> processedData = new ArrayList<>();
        TokenizerFactory tokenizerFactory = new DefaultTokenizerFactory();

        for (String rawText : rawData) {
            // 文本清洗
            String cleanedText = cleanText(rawText);

            // 分词
            String[] tokens = tokenizerFactory.create(cleanedText).getTokens();

            // 添加到处理后的数据列表
            processedData.add(tokens);
        }

        return processedData;
    }

    private static String cleanText(String text) {
        // 去除标点符号、特殊字符和停用词等
        return text.replaceAll("[^a-zA-Z0-9 ]", "").toLowerCase();
    }
}

（三）构建神经网络模型

使用 Deeplearning4j 构建 LSTM 神经网络模型，用于情感分析。

以下是一个构建神经网络模型的示例代码：

import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.LSTM;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.RnnOutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;

public class SentimentAnalysisModel {

    public static MultiLayerNetwork buildModel(int inputSize, int hiddenSize, int outputSize) {
        MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
               .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
               .updater(org.deeplearning4j.nn.conf.Updater.RMSPROP)
               .list()
               .layer(0, new LSTM.Builder().nIn(inputSize).nOut(hiddenSize).activation(Activation.TANH).weightInit(WeightInit.XAVIER).build())
               .layer(1, new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MCXENT).activation(Activation.SOFTMAX).nIn(hiddenSize).nOut(outputSize).build())
               .pretrain(false).backprop(true).build();

        MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
        model.init();

        return model;
    }
}

（四）训练模型

使用预处理后的数据集对神经网络模型进行训练。

以下是一个训练模型的示例代码：

import java.util.List;

import org.deeplearning4j.nn.api.Layer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;

public class ModelTraining {

    public static void trainModel(MultiLayerNetwork model, List<String[]> trainingData, int numEpochs) {
        // 将训练数据转换为数据集
        DataSet trainingSet = convertToDataSet(trainingData);

        // 添加训练监听器
        model.setListeners(new ScoreIterationListener(100));

        for (int epoch = 0; epoch < numEpochs; epoch++) {
            model.fit(trainingSet);
            System.out.println("Epoch " + epoch + " completed.");
        }
    }

    private static DataSet convertToDataSet(List<String[]> data) {
        int numExamples = data.size();
        int maxSequenceLength = findMaxSequenceLength(data);
        int inputSize = findInputSize(data);

        INDArray input = Nd4j.zeros(numExamples, maxSequenceLength, inputSize);
        INDArray labels = Nd4j.zeros(numExamples, 3); // 假设情感标签有三种：积极、消极、中性

        for (int i = 0; i < numExamples; i++) {
            String[] tokens = data.get(i);
            int sequenceLength = tokens.length;

            for (int j = 0; j < sequenceLength; j++) {
                // 将单词转换为向量表示，并填充到输入矩阵中
                input.putScalar(new int[]{i, j, getWordIndex(tokens[j])}, 1.0);
            }

            // 设置标签
            int labelIndex = getLabelIndex(data.get(i));
            labels.putScalar(new int[]{i, labelIndex}, 1.0);
        }

        return new DataSet(input, labels);
    }

    private static int findMaxSequenceLength(List<String[]> data) {
        int maxLength = 0;
        for (String[] tokens : data) {
            maxLength = Math.max(maxLength, tokens.length);
        }
        return maxLength;
    }

    private static int findInputSize(List<String[]> data) {
        // 假设使用词袋模型，输入大小为不同单词的数量
        return findUniqueWords(data).size();
    }

    private static List<String> findUniqueWords(List<String[]> data) {
        List<String> uniqueWords = new ArrayList<>();
        for (String[] tokens : data) {
            for (String token : tokens) {
                if (!uniqueWords.contains(token)) {
                    uniqueWords.add(token);
                }
            }
        }
        return uniqueWords;
    }

    private static int getWordIndex(String word) {
        // 根据单词列表返回单词的索引
        return findUniqueWords().indexOf(word);
    }

    private static int getLabelIndex(String[] tokens) {
        // 根据情感标签返回标签的索引
        String label = tokens[tokens.length - 1];
        if (label.equals("积极")) {
            return 0;
        } else if (label.equals("消极")) {
            return 1;
        } else {
            return 2;
        }
    }
}

（五）预测情感

使用训练好的模型对新的用户评价进行情感预测。

以下是一个预测情感的示例代码：

import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;

public class SentimentPrediction {

    public static String predictSentiment(MultiLayerNetwork model, String text) {
        // 预处理文本
        String[] tokens = preprocessText(text);

        // 将文本转换为向量表示
        INDArray input = Nd4j.zeros(1, tokens.length, findInputSize());
        for (int i = 0; i < tokens.length; i++) {
            input.putScalar(new int[]{0, i, getWordIndex(tokens[i])}, 1.0);
        }

        // 进行预测
        INDArray output = model.output(input);

        // 返回预测的情感标签
        int labelIndex = Nd4j.argMax(output, 1).getInt(0);
        if (labelIndex == 0) {
            return "积极";
        } else if (labelIndex == 1) {
            return "消极";
        } else {
            return "中性";
        }
    }

    private static String[] preprocessText(String text) {
        // 文本清洗、分词等预处理步骤
        return text.replaceAll("[^a-zA-Z0-9 ]", "").toLowerCase().split(" ");
    }

    private static int findInputSize() {
        // 假设使用词袋模型，输入大小为不同单词的数量
        return findUniqueWords().size();
    }

    private static int getWordIndex(String word) {
        // 根据单词列表返回单词的索引
        return findUniqueWords().indexOf(word);
    }

    private static List<String> findUniqueWords() {
        // 假设在训练阶段已经计算了不同单词的列表
        return null;
    }
}

六、单元测试

为了确保情感分析系统的正确性，可以编写单元测试来验证各个模块的功能。

以下是一个单元测试的示例代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;

public class SentimentAnalysisTest {

    private List<String> rawData;
    private MultiLayerNetwork model;

    @BeforeEach
    public void setup() {
        // 准备测试数据
        rawData = new ArrayList<>();
        rawData.add("这个产品非常好用，我很满意。 积极");
        rawData.add("这个服务态度太差了，很不满意。 消极");
        rawData.add("这个产品一般般，没有特别的感觉。 中性");

        // 构建和训练模型
        model = SentimentAnalysisModel.buildModel(10, 50, 3);
        ModelTraining.trainModel(model, DataPreprocessing.preprocessData(rawData), 10);
    }

    @Test
    public void testPredictSentiment() {
        String text = "这个产品还不错。";
        String predictedSentiment = SentimentPrediction.predictSentiment(model, text);
        assertEquals("积极", predictedSentiment);
    }
}

预期输出：单元测试应该通过，并且预测的情感标签应该与预期相符。

七、总结

本文介绍了如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 构建一个情感分析系统。通过选择 LSTM 神经网络，对用户评价进行数据预处理、构建模型、训练模型和预测情感，可以帮助企业了解用户对产品或服务的满意度，并提供改进建议。在实际应用中，可以根据具体的需求和数据特点，对系统进行进一步的优化和扩展。

八、参考资料文献

  1. Deeplearning4j 官方文档：https://deeplearning4j.org/
  2. Spring Boot 官方文档：https://spring.io/projects/spring-boot
  3. 《深度学习》（Deep Learning），Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 著。
  4. 《自然语言处理入门》（Hands-On Natural Language Processing with Python），Himanshu Sharma 著。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/908052.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

计算机网络串联——打开网站的具体步骤

计算机网络串联——打开网站的具体步骤

参与浏览网站的重要名词 1、MAC地址也叫硬件地址、物理地址。那这个东西就是设备你出厂的时候就会带有的&#xff0c;详情跳转&#xff0c;其构成如下&#xff1a; MAC地址用16进制表示&#xff0c;就是一共有12位&#xff0c;前六位他们会像一个国际的这种专门组织去申…
阅读更多...
＜项目代码＞YOLOv8 夜间车辆识别＜目标检测＞

＜项目代码＞YOLOv8 夜间车辆识别＜目标检测＞

YOLOv8是一种单阶段&#xff08;one-stage&#xff09;检测算法&#xff0c;它将目标检测问题转化为一个回归问题&#xff0c;能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法&#xff08;如Faster R-CNN&#xff09;&#xff0c;YOLOv8具有更高的…
阅读更多...
xilinx vitis 更换硬件平台——ZYNQ学习笔记5

xilinx vitis 更换硬件平台——ZYNQ学习笔记5

1、重新生成硬件信息 2、选择带有bit信息 3、设施路径和名字 4、打开更新硬件选项 5、选择新的硬件信息 6、打开系统工程界面 7、复位硬件信息 更新完毕
阅读更多...
【温酒笔记】SPI

【温酒笔记】SPI

1. SPI基础 物理层 片选线 &#xff1a;选中拉低SCK: 时钟线MOSI:主出从入MISO:主入从出 协议层 CPOL:时钟极性&#xff1a;空闲电平高低 CPHA:时钟相位&#xff1a;第一个还是第二个边沿采样 2. 示例SPI-W25Q16 (见模组分类下文章)
阅读更多...
Web应用性能测试工具 - httpstat

Web应用性能测试工具 - httpstat

在数字化时代&#xff0c;网站的性能直接影响用户体验和业务成功。你是否曾经在浏览网页时&#xff0c;遇到加载缓慢的困扰&#xff1f;在这个快速变化的互联网环境中&#xff0c;如何快速诊断和优化Web应用的性能呢&#xff1f;今天&#xff0c;我们将探讨一个强大的工具——h…
阅读更多...
Transformer 论文精读与完整代码复现【Attention Is All You Need】

Transformer 论文精读与完整代码复现【Attention Is All You Need】

本文将在一开始快速概括模型的主体&#xff0c;论文的贡献以及重要图表&#xff0c;然后使用 PyTorch 复现完整且与原论文对齐的 Transformer&#xff08;位于后半段&#xff09;。通过阅读文章能够了解&#xff1a; 单头与多头的区别&#xff1f;掩码到底掩了什么&#xff1f;…
阅读更多...
element-plus按需引入报错AutoImport is not a function

element-plus按需引入报错AutoImport is not a function

官网文档&#xff1a;快速开始 | Element Plus webpack配置 // webpack.config.js const AutoImport require(unplugin-auto-import/webpack) const Components require(unplugin-vue-components/webpack) const { ElementPlusResolver } require(unplugin-vue-components…
阅读更多...
《Python网络安全项目实战》项目2 Python基础练习_总复习（2）

《Python网络安全项目实战》项目2 Python基础练习_总复习（2）

《Python网络安全项目实战》项目2 Python基础练习_总复习&#xff08;2&#xff09; 期末总复习&#xff08;2&#xff09; 班级: 姓名: 实训成绩: 任务单成绩: 利用%d&#xff0c;%f占位符格式化输出。 Name “小明” age 16 height 1.7355774 ___________________________…
阅读更多...
自扶正救生艇，保障水上救援的安全卫士_鼎跃安全

自扶正救生艇，保障水上救援的安全卫士_鼎跃安全

在应急事件中&#xff0c;自扶正救生艇能够发挥关键的救援和保障作用&#xff0c;确保救援人员和被困人员的生命安全&#xff0c;尤其在极端天气或突发水上事故中展现出明显优势。 在救援过程中如果遭遇翻船&#xff0c;救生艇能够迅速恢复正常姿态&#xff0c;确保救援人员不会…
阅读更多...
SAR_ADC介绍和建模

SAR_ADC介绍和建模

SAR-ADC介绍以及建模 一、介绍 1、工作原理 采用多个时钟周期&#xff0c;将DAC的模拟输出VDAC逐次逼近此采样模拟输入&#xff0c;获得数字输出结果。采用二进制搜索或者折半查找算法 2、工作过程 1&#xff1a;信号与VREF/2相比&#xff0c;结‘1&#xff0c;代表信号>…
阅读更多...
什么是 OpenTelemetry？

什么是 OpenTelemetry？

OpenTelemetry 定义 OpenTelemetry (OTel) 是一个开源可观测性框架&#xff0c;允许开发团队以单一、统一的格式生成、处理和传输遥测数据&#xff08;telemetry data&#xff09;。它由云原生计算基金会 (CNCF) 开发&#xff0c;旨在提供标准化协议和工具&#xff0c;用于收集…
阅读更多...
Nginx 实现动态封禁IP，详细教程来了

Nginx 实现动态封禁IP，详细教程来了

Nginx 实现动态封禁IP&#xff0c;详细教程来了 需求环境准备设计方案在操作系统层面&#xff0c;配置 iptables&#xff0c;来拦截指定 IP 的网络请求在 Web 服务器层面&#xff0c;通过 Nginx 自身的 deny 选项或者 lua 插件配置 IP 黑名单在应用层面&#xff0c;在处理请求之…
阅读更多...
11月3日笔记(根据凭据提权)

11月3日笔记(根据凭据提权)

用户凭据操作 枚举 Unattended 凭据 无人值守(Unattended)安装允许应用程序在不需要管理员关注下自动安装。无人值守安装的问题是会在系统中残留一些配置文件&#xff0c;其中可能包含本地管理员的用户名和密码&#xff0c;常见的路径如下。 C:\sysprep.inf C:\syspreg\sysp…
阅读更多...
如何解决permission denied - invalid PVE ticket (401)

如何解决permission denied - invalid PVE ticket (401)

PVE8.2访问出现&#xff1a;permission denied - invalid PVE ticket (401)&#xff0c;解决方法: 1、重启动PVE&#xff0c;然后登录。 去浏览器设置页面&#xff0c;清空cokie&#xff0c;然后再登录。如果问题仍然存在&#xff0c;就按下面的方法进一步确定。 2、另外一种…
阅读更多...
驱动——线程断链和信息获取

驱动——线程断链和信息获取

实验环境&#xff1a;win7 x32 断链&#xff1a; #include <ntifs.h>NTSTATUS EnumThread(ULONG ulPid, ULONG ulTid) {PEPROCESS pProcessAddr PsGetCurrentProcess();PLIST_ENTRY pHeadlink (PLIST_ENTRY)((ULONG)pProcessAddr 0xb8);PLIST_ENTRY pNextlink pHead…
阅读更多...
打羽毛球为什么要在气膜馆？—轻空间

打羽毛球为什么要在气膜馆？—轻空间

在现代健身环境中&#xff0c;羽毛球作为一项受欢迎的运动&#xff0c;不仅能够锻炼身体&#xff0c;还能增强社交互动。选择在气膜馆打羽毛球&#xff0c;能为运动爱好者带来全新的体验和诸多优势。 优越的空间设计 气膜馆的最大特点是其独特的空间设计。与传统的体育馆相比&a…
阅读更多...
计算机毕业设计Python+大模型新闻自动分类 新闻舆情预测 新闻语料情感分析 新闻推荐系统 朴素贝叶斯分类算法 机器学习 深度学习

计算机毕业设计Python+大模型新闻自动分类 新闻舆情预测 新闻语料情感分析 新闻推荐系统 朴素贝叶斯分类算法 机器学习 深度学习

温馨提示&#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片&#xff01; 温馨提示&#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片&#xff01; 温馨提示&#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片&#xff01; 作者简介&#xff1a;Java领…
阅读更多...
2001-2023年A股上市公司数字化转型数据（MDA报告词频统计）（三种方法）

2001-2023年A股上市公司数字化转型数据（MDA报告词频统计）（三种方法）

2001-2023年A股上市公司数字化转型数据&#xff08;MD&A报告词频统计&#xff09;&#xff08;三种方法&#xff09; 1、时间&#xff1a;2001-2023年 2、来源&#xff1a;上市公司MD&A报告 3、指标&#xff1a;年份、股票代码、股票简称、行业名称、行业代码、MD&a…
阅读更多...
10天进阶webpack---（1）为什么要有webpack

10天进阶webpack---（1）为什么要有webpack

首先就是我们的代码是运行在浏览器上的&#xff0c;但是我们开发大多都是利用node进行开发的&#xff0c;在浏览器中并没有node提供的那些环境。这就早成了运行和开发上的不同步问题。 -----引言 浏览器模块化的问题&#xff1a; 效率问题&#xff1a;精细的模块划分带来了更…
阅读更多...
低代码用户中心：简化开发，提升效率的新时代

低代码用户中心：简化开发，提升效率的新时代

随着数字化转型的加速&#xff0c;企业对于快速交付高质量应用的需求日益增长。在这个背景下&#xff0c;低代码开发平台应运而生&#xff0c;成为越来越多企业和开发者的首选工具。今天&#xff0c;我们将聚焦于低代码用户中心&#xff0c;探讨其如何帮助开发者简化流程、提升…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023