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分享 Sentiment Analysis of Comment Texts Based on bidirectional LSTM
嵐風 2021-8-30 20:44
分析情感的本质是分類文本任务， 不同的词对分类的贡献不同， 在当前的分析情感研究中，主要使用分布式词表示， 然而，分布式词表示只考虑词的语义信息，而忽略了词的情感信息， 在本文中，提出改进的词表示方法， 也就是将情感信息的贡献融入至传统的 tfidf 中， 生成加权词向量， 把加权词向量输入至双向长短期记忆 bidirectional LSTM 中， 以利於有效地捕捉上下文信息， 以方便更好地表示评论向量， 再通过前馈神经网络分类器获得评论的情感倾向， 在相同条件下，将本文方法与 RNN 、 CNN 、 LSTM、Naive Bayes 的分析情感方法进行比较
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