TY -的A2 -艾哈迈德,默罕默德盟——Asghar穆罕默德Zubair盟,针刺Adidah AU -阿拉姆,穆罕默德Mansoor AU -马特,穆罕默德Khairil AU -纳西尔,Haidawati穆罕默德AU -艾哈迈德,侯赛因盟——Al-Rakhami Mabrook s . AU - Al-Amri爱盟——Albogamy法赫德r . PY - 2022 DA - 2022/01/15 TI -深度检测和分类的神经网络模型的情绪从文本内容SP - 8221121六世- 2022 AB -基于感性情感分析最近收到了很多兴趣,重点是自动识别用户的行为,如情感表达,基于在线社交媒体文本。然而,大多数之前的尝试是基于传统程序不足以提供承诺的结果。在这项研究中,我们通过识别分类情感情绪的文本。为此,我们提出深学习模式,双向长期短期记忆(BiLSMT),考虑五个主要的情感识别情绪(快乐、悲伤、恐惧、羞愧、内疚)。我们用我们的情感数据集上的实验评估完成情感分类的工作。数据集进行了评估,结果显示,最先进的方法相比,该模型可以成功地分类用户的情绪成几个分类。最后,我们使用统计分析评估我们的策略的有效性。这项研究的发现帮助企业应用最佳实践的选择,管理,和优化政策,服务和产品信息。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2022/8221121——10.1155 / 2022/8221121 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性