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基于改进CNN的在线影评文本分析模型的应用

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摘要 提出一种改进卷积神经网络的文本分析模型CNN-LR,该模型主要利用CNN中的卷积层提取局部特征和位置信息,池化层保留主要特征的同时减少参数和计算量,全连接层实现特征的整合,最后输出层使用LR分类器对采集到的特征进行分类训练,得到最终情感类别。为了验证方法的有效性,在豆瓣电影网上高分国产剧的评价信息文本以及公开数据集IMDB上进行实验,结果显示该模型相比于传统模型准确率最高提升了4.6 %,召回率最高提升了4.2 %,F1测度最高提升了4.1 %。
作者 梁晏翔 王文松 LIANG Yanxiang;WANG Wensong
机构地区 长江大学电信学院
出处 《信息技术与信息化》 2021年第4期56-58,共3页 Information Technology and Informatization
关键词 情感分析 卷积神经网络 逻辑回归
分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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参考文献4

二级参考文献32

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共引文献241

信息技术与信息化
2021年 第4期

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