基于PSO-LSTM的中文微博情感分类研究

林伟

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基于PSO-LSTM的中文微博情感分类研究

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微博短文本蕴含着较为丰富的情感信息,基于微博数据的情感分析已成为网络舆情监测的重要任务。为提高中文微博情感分类效果,提出一种基于粒子群优化(PSO)的长短期记忆(LSTM)模型(PSO-LSTM),该模型在LSTM模型的基础上进行了参数优化,能够更有效获取微博信息。实验以新冠肺炎疫情期间的微博数据集构建PSO-LSTM模型,与其它模型进行了比对实验。实验结果表明,PSO-LSTM模型能够有效提升中文微博情感分类的性能。

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来源
《中国人民公安大学学报：自然科学版》 |2022年第1期|95-101|共7页
作者
林伟;
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作者单位

西南政法大学刑事侦查学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.09;
关键词
PSO; LSTM; 情感分类; 中文微博;

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