一种用于情感分析的LSTM-CNN深度网络模型

叶颖雅; 黎树俊; 冯浩男; 李明轩; 陈珂

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一种用于情感分析的LSTM-CNN深度网络模型

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cqvip:针对传统文本特征表示维度大且不能考虑上下文语义信息、循环神经网络梯度消失或梯度爆炸等问题,提出了一种结合LSTM和CNN的深度学习模型,文本数据经过清洗、词嵌入以及标准化后,将其输入至该模型中进行学习。考虑到词与词之间的相关性,使用了word2vec词向量工具,将LSTM和CNN通过恰当的方式结合,经实验验证,该模型的准确率和稳定性得到了有效提高。

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来源
《广东石油化工学院学报》 |2019年第6期|P.53-56|共5页
作者
叶颖雅; 黎树俊; 冯浩男; 李明轩; 陈珂;
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作者单位

广东石油化工学院计算机学院广东茂名525000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
深度学习; 情感分析; 词嵌入; LSTM-CNN;

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