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一种融合双向LSTM和CNN的混合情感分析模型 被引量：6
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作者 赵星宇 何浩 +1 位作者 范双南 邓永和 《湘潭大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第4期69-76,共8页
针对现有文本情感分析方法实时性不强、难以应用到大规模文本、不能同时提取文本上下文信息和局部语义特征等问题,提出一种融合双向长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合情感分析模型.通过使用双向LSTM和CNN模型对由word2vec编码... 针对现有文本情感分析方法实时性不强、难以应用到大规模文本、不能同时提取文本上下文信息和局部语义特征等问题,提出一种融合双向长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合情感分析模型.通过使用双向LSTM和CNN模型对由word2vec编码得到的文本词向量进行训练,运用注意力机制将双向LSTM模型学习到的特征作用于CNN模型上,并进行特征加权,最后将双向LSTM模型和CNN模型得到的结果进行拼接,由分类器得到相应的情感分类结果.在NLPCC-SCDL数据集上进行实验,结果表明所提出的融合双向LSTM和CNN模型在精度、召回、f_(1)值和准确度方面优于两个单独的模型. 展开更多
关键词 自然语言处理(NLP) 情感分析 双向长短记忆网络(Bi-LSTM) 卷积神经网络(CNN)
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