【摘 要】
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现在文本情感分类普遍采用深度学习的方法。卷积神经网络可以较好地提取局部特征,但是缺少对上下文的理解。长短记忆网络可以有效记忆较长距离的信息,有较强的全局性。为实现
【机 构】
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桂林理工大学博文管理学院,桂林理工大学
【基金项目】
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“广西高校中青年教师基础能力提升项目”(项目编号：2018KY0854);广西民办高校重点支持建设专业项目的支持
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现在文本情感分类普遍采用深度学习的方法。卷积神经网络可以较好地提取局部特征,但是缺少对上下文的理解。长短记忆网络可以有效记忆较长距离的信息,有较强的全局性。为实现全局特征与局部特征的有效融合,研究了一种融合两种特征的深度学习方法,构建深度学习网络模型。利用互联网中获取的文本作为训练语料及测试语料,在百度开源平台PaddlePaddle上进行实验。实验结果显示,该算法与传统CNN和LSTM模型算法相比,识别的准确率分别提高了2.65和1.87个百分点,说明该模型算法在文本情感分类的性能上有所提高。
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