【目的/意义】随着大数据技术的发展，越来越多的网民通过网络平台表达个人的意见和看法。因此，深入挖掘网络舆情，了解个人情感态度变得尤为重要。【方法/过程】本文提出一种深度主题自编码器模型（DTAM），该模型将自编码器、生成对抗网络和LDA模型相结合。通过融合自编码器的特征提取能力、生成对抗网络的生成能力以及LDA的主题发现功能，DTAM模型能够更加准确地对电影短评中的主题词进行分类。【结果/结论】实验结果表明，生成的主题分类能够较好地反映评论中的主要观点和情感倾向，不仅帮助研究人员更全面地理解观众的观影体验和情感反馈，还为电影制作和市场营销提供有价值的参考数据。【创新/局限】本文拓展DTAM模型在影评数据中的应用，提高电影评论的主题分类效果，为电影主题分析提供新思路。然而，本研究仅限于电影短评的情感分析，并未考虑其他因素。