基于多通道LSTM-CNN模型的Twitter情感分析

吉祥飞; 李明东; 陶卫国; 陈丽

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基于多通道LSTM-CNN模型的Twitter情感分析

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Twitter作为人们表达观点的重要平台,已经成为文本情感分析的一个研究热点.文章提出一个基于多通道的LSTM-CNN模型,以twitter的tweets为研究对象,分析网络用户对该tweet的情感趋向,以验证该模型的有效性.引入深度学习理论,使用基于多通道的LSTM-CNN模型进行情感分析,以便更好地把握文本中的情感信息,提升情感分类的准确率.基于多通道的LSTM-CNN模型融合了CNN和LSTM的优点,在分析过长文本的情感特征时更加准确,适合twitter这种成段落的文本分析.实验结果表明,该模型在数据集上的准确率均优于SVM、LSTM和CNN.

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来源
《廊坊师范学院学报（自然科学版）》|2019年第2期|21-2437|共5页
作者
吉祥飞; 李明东; 陶卫国; 陈丽;
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作者单位

西华师范大学,四川南充637000;

西华师范大学,四川南充637000;

四川德尔博睿科技股份有限公司,四川南充637000;

南充市民政局,四川南充637000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络计算机;
关键词
情感分类; 深度学习; Twitter; 多通道LSTM-CNN; 情感特征;

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