基于跳转LSTM-CNN模型的Twitter情感分析

李俭兵; 王俊; 许萌萌; 王成

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基于跳转LSTM-CNN模型的Twitter情感分析

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针对LSTM-CNN网络模型接收句子输入训练时间长、处理较长文本时效率低下问题,提出了一种基于跳转的LSTM-CNN模型.新的模型首先在读取文本序列时进行跳转判断,即在每一步中,利用两层感知机从前向序列、后向序列和当前单词中提取信息,确定是否跳过当前单词.然后利用LSTM分析跳转后的序列语义以及提取其特征,在CNN模型进一步提取局部特征.最后合并到较小的维度,并以正或负标签输出.相比基于LSTM-CNN的模型,上述方法大大降低了网络训练时间,在效率和性能上都产生更好的效果.

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来源
《计算机仿真》|2021年第8期|478-481496|共5页
作者
李俭兵; 王俊; 许萌萌; 王成;
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作者单位

重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065;

重庆信科设计有限公司重庆401121;

重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065;

重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065;

重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;人工神经网络与计算;
关键词
长短时记忆网络; 卷积神经网络; 文本情感分析; 跳转机制;

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