随着社交媒体的普及，用户生成的数据量爆炸式增长，其中蕴含着丰富的情感信息。情感分析作为自然语言处理领域的一个重要任务，旨在识别并分类文本中的情感倾向。本文聚焦于一种融合长短期记忆网络（LSTM）与情感词典的深度学习方法，以提升社交媒体评论情感分析的准确性和效率。
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效地处理序列数据中的长期依赖问题。其核心在于引入了输入门、遗忘门和输出门三个控制机制，通过这三个门的选择性开启和关闭，LSTM能够在保持重要信息的同时，遗忘不重要的信息，从而避免梯度消失或爆炸的问题。
LSTM的网络结构可以用以下公式表示：
f_t = σ(W_f · [h_{t-1}, x_t] + b_f) \\
i_t = σ(W_i · [h_{t-1}, x_t] + b_i) \\
Ṡ_t = tanh(W_s · [h_{t-1}, x_t] + b_s) \\
C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * Ṡ_t \\
o_t = σ(W_o · [h_{t-1}, x_t] + b_o) \\
h_t = o_t * tanh(C_t)
其中，f_t、i_t、o_t分别为遗忘门、输入门和输出门的输出，C_t为细胞状态，h_t为隐藏状态。
情感词典是情感分析中的基础资源，包含了一系列预定义的词汇及其对应的情感极性（正面、负面或中性）。在社交媒体评论中，存在大量表达情感倾向的词汇，如“高兴”、“悲伤”等。通过情感词典，可以快速地识别这些词汇，并初步判断文本的情感倾向。
将LSTM与情感词典融合进行情感分析，可以充分利用两者的优势。具体步骤如下：
这种方法的核心在于将LSTM的序列建模能力与情感词典的先验知识相结合，从而提高情感分析的准确性。
为了验证该方法的有效性，在某社交媒体平台上采集了大量评论数据，并进行情感分类实验。实验结果表明，与仅使用LSTM或仅使用情感词典的方法相比，融合LSTM与情感词典的方法在准确率、召回率和F1值等指标上均有显著提升。
本文提出了一种融合LSTM与情感词典的深度学习方法，用于社交媒体评论的情感分析。实验结果表明，该方法能够显著提高情感分析的准确性和效率。未来，将继续探索更多融合策略，以进一步提升情感分析的性能。