【摘 要】
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随着互联网技术的高速发展,网络已成为人们沟通交流、获取信息的主要通道。而网络上的信息多以短文本的形式展现,如何快速有效地提取短文本中的信息,是一个非常有价值的课题。传统的短文本分类方法不仅过度依赖于情感词典的构建,而且需要耗费大量的人工成本进行特征提取。通过对这些问题进行分析,利用短文本的特点,设计了基于LSTM-TextCNN的短文本情感分类模型对传统分类方法作出改进。在课题研究过程中,通过阅读
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随着互联网技术的高速发展,网络已成为人们沟通交流、获取信息的主要通道。而网络上的信息多以短文本的形式展现,如何快速有效地提取短文本中的信息,是一个非常有价值的课题。传统的短文本分类方法不仅过度依赖于情感词典的构建,而且需要耗费大量的人工成本进行特征提取。通过对这些问题进行分析,利用短文本的特点,设计了基于LSTM-TextCNN的短文本情感分类模型对传统分类方法作出改进。在课题研究过程中,通过阅读大量的期刊文献,介绍了短文本分类的发展历史和研究现状,详细阐述并对比了短文本分类中的相关技术。文本向量表示阶段,采用优化后的TF-IDF方法对特征向量进行加权,改进了传统的Word2vec词向量表示的不足,加快了分类模型中损失函数的收敛速度。设计基于LSTM-TC的短文本情感分类模型,该模型训练后得到的特征向量中保留了原文本中的局部特征和全局特征,通过将该模型与其他模型做实验对比,充分验证了该模型的有效性。在系统设计时,采用B/S的架构模式设计并实现了短文本情感分类系统。该系统实现的功能模块包括数据获取模块、数据预处理模块、情感分类模块和页面展示模块等,其中情感分类模块应用了基于LSTM-TC的短文本情感分类模型。该系统最终展示了短文本情感分类结果以及短文本分词的统计结果。由此设计的短文本情感分类模型通过对比实验得到其准确率为93%,比SVM、TextCNN等其他模型高出1%以上,可见该模型在短文本分类任务中具有较好的表现。本文通过系统测试验证了短文本情感分类系统具有良好的性能和完备的功能,达到了需求规定的目标。
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