基于深度神经网络的高校舆情危机预警研究

朱佳雯

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针对高等院校网络舆情分析与危机舆情预警的需求,文中对语义情感分析方法进行了研究.通过结合深度学习中循环神经网络(CNN)和心理学领域的注意力机制模型(Attention),提出了ATRNN网络.该网络使用长短期记忆结构(LSTM)作为RNN隐藏层的基本单元,可以处理任意长度的语义信息.网络通过引入Dropout机制,避免网络训练中的过拟合现象,提升训练效果.为了评估模型效果,文中在NLPCC的开放数据集上进行测试.相较于RNN网络,在正面情绪文本上,准确率、召回率和F1可以提升3.3％,1.7％和2.5％;在负面情绪文本上,可以提升4.4％,4.5％和4.4％.

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来源
《电子设计工程》 |2020年第16期|21-25|共5页
作者
朱佳雯;
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作者单位

西安航空职业技术学院陕西西安710089;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
舆情分析; 语音分析; 深度学习; 循环神经网络; 注意力机制;

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