论文部分内容阅读
随着社交媒体的不断发展，用户评价已成为网络决策的关键因素.为了准确分析社交媒体用户评价的情感倾向性，更好地推进舆情分析、推荐算法等工作，本文通过对Bi-LSTM模型和Bagging算法的改进，提出了一种新的情感分析模型—Bi-LSTMM-B模型.该模型的特点在于将深度学习模型可提取抽象特征的优势和集成学习多分类器共同决策的思想相结合.一方面在Bi-LSTM模型的基础上引入Maxout神经元，构建Bi-LSTMM模型，解决随机梯度下降算法中存在的梯度弥散问题，更好地优化训练过程.另一方面，模型基于Baggi