1、数据质量对结果影响较大，收集到的评论数据的质量和数量都会对模型的结果产生影响。在实际应用中，如果数据质量较低或者数量不足，可能需要使用数据增强或者其他方法来提高数据质量和数量。2、神经网络模型的设计和调参对结果影响较大，选择合适的神经网络模型、优化算法和参数对结果的影响非常重要。在实际应用中，需要根据具体场景和需求，选择适合的神经网络模型，并对模型的参数进行调整和优化。3、情感分析的准确率不够高，虽然使用循环神经网络进行情感分析可以得到不错的结果，但是仍存在一定的误差和不确定性。在实际应用中，可能需要考虑其他方法来提高情感分析的准确率和稳定性。