本文提出了一种结合深度学习与逻辑规则的框架，提升了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）在情感分析和命名实体识别中的性能。通过多种建模方法，显著降低了推理错误率，并提出了可解释的神经逻辑网络，增强了模型的可理解性和应用性。