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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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