基于情感词向量与可解释性对抗训练的文本情感分类：理论、方法与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）技术的发展日新月异，文本情感分类作为该领域的重要研究方向，在舆情分析、产品评价、社交媒体监测等诸多场景中都发挥着关键作用。随着互联网的迅速普及，大量文本数据如潮水般涌现，这些文本中蕴含着丰富的情感信息。例如，在电商平台上，消费者对商品的评价可以反映出他们对产品的满意程度；在社交媒体中，用户对各种事件的讨论能够体现出公众的情绪倾向。准确地进行文本情感分类，有助于企业及时了解消费者的需求和意见，为产品改进和营销策略调整提供依据；也能帮助政府部门把握社会舆论动