随着改革开放的脚步不断向前大步迈进深化发展,我国经济发展势头日新月异、迅猛提升,经济的发展紧密了世界各国间的联系,中国逐渐从一个发展中国家向发达国家迈进,物质的供给与物质的储备得到了极大提升,与此同时精神需求日益上涨,文化领域得到了空前的发展,其中电影领域的发展尤为瞩目。中国电影从以往为艺术类电影创作模式转向市场经济化运作模式,发展势头强劲,电影市场的蓬勃发展一方面得益于国家相关部门大力扶持,另一方面随着各路资本的入驻,电影创作有了资本的背书,创作数量陡增,类型众多。与此同时伴随着互联网的发展,越来越多的视频网站、电影购票平台、影评平台出现的推动也功不可没。大量电影评论的出现,为研究电影评论情感走向提供了大量文本数据。近十几年来,国内外相关学者对于情感分析已经有了广泛的探讨和深入的研究,许多有价值的研究成果相继问世。但伴随着互联网迅猛发展,网络数据的增长呈现爆炸式态势,并且伴随着无规则、领域广等特点,尤其是文本数据不断增长,有价值的文本情感分析越来越多,对于情感分析又有了更高的要求。通过引入深度学习的模型,能够更有效地解决中文文本情感分析任务,这个研究课题很有价值。电影评论在观众选择是否进一步观看的过程中起到非常重要的指导作用。以爆红的国产硬科幻电影《流浪地球》为例,本文通过影评数据反映电影《流浪地球》的口碑以及其造成热度,并核实网络水军恶意对其刷差评现象是否存在,利用《流浪地球》在2019年3月5日之前的影评数据,对相关数据进行预处理操作,特征处理,可视化分析等一系列后,提出一种引入Attention机制后的LSTM模型——LSTM-Attention模型,并且与卷积神经网络CNN与循环神经网络LSTM以及LSTM变体网络GRU进行对比实验,分析比较各种模型对于影评内容进行情感分析的效果状况,对今后的电影分析走势预测有一定的指导意义。