【摘 要】
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网络中存在着许多情感性评论和能反映出人们意见的信息,对这些文本进行情感分析可以获得许多有价值的结果。在情感分析的研究中,对特定的语境应选用与之相适应的算法模型,本
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672138)
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网络中存在着许多情感性评论和能反映出人们意见的信息,对这些文本进行情感分析可以获得许多有价值的结果。在情感分析的研究中,对特定的语境应选用与之相适应的算法模型,本文则是应用了相对较新的Pytorch深度学习框架,对斯坦福公开的影评数据分别采用CNN、LSTM和CNN-LSTM模型进行情感分析和比较研究。在对模型分别进行训练后,通过实验得到各模型在处理这份影评数据时的性能指标。实验结果表明,结合了预训练词向量的CNN-LSTM模型在实验中表现较佳,证明了本文分析方法的有效性,并可为相关情感分析模型的优化提供
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