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基于Python+Flask+MySQL+基于循环神经网络的情感分类系统(附论文)，随着互联网的迅速发展，社交媒体和电子商务平台的普及，人们在互联网上的交流和互动越来越频繁。然而，随着而来的是越来越多的用户留言出现了情感色彩，这给用户留言的分析和分类带来了更大的难度，依靠人工对这些海量文本信息进行处理工程量十分巨大,所以迫切需要借助计算机快速、准确的获取文本情感属性。针对这一问题，网络用户留言情感分类系统的开发变得尤为重要。
网络用户留言情感分类系统可以将用户的留言进行分类，例如积极、消极、中性等情感类别，作为软件维护人员的辅助工具，为网络用户提供更加精准的服务。在现代社会中，人们对于情感的表达和交流越来越依赖于互联网等社交媒体平台，因此，网络用户留言情感分类系统的开发不仅可以为用户提供更加精准的服务，同时也可以在某种程度上，提高人们对于情感表达和交流的认知和理解。
循环神经网络是一种能够有效处理序列数据的深度学习模型，在情感分类任务中具有广泛的应用，因此开发环节采用了GRU框架作为循环神经网络的实现模型，开发完成的情感分类系统能够自动识别用户的留言情感分类，将留言有效区分为积极或消极，并且在后台进行统计分析，对软件维护人员而言，具有重要的应用价值。

技术描述

开发工具： Pycharm
数据库： MySQL
后端框架： Python+Flask+MySQL

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