针对目前情感分析技术在复杂语境中表达能力有限、语义关联性困难、模型分类准确率低等问题，设计出一种泛化能力更强、准确率更高的BERT-DPCNN深度学习网络媒体情感分析模型。该模型使用BERT预训练语言模型，能更好地捕捉文本长距离的依赖关系，并可解决一词多义发生混淆的问题。使用DPCNN神经网络，加深了网络深度，能够更好地捕捉长距离文本之间的相关语意。通过实验对比表明BERT-DPCNN情感分析网络模型判别准确度更高，测验结果更加贴合用户所表达的真实情绪。
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