【摘 要】
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为了对互联网新闻文本进行情感极性分析,本文引入注意力机制的思想。通过改进TF-IDF算法和Bi-LSTM神经网络构建注意力模型,筛选出对情感极性相对更有影响的子文本;再使用roBe
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为了对互联网新闻文本进行情感极性分析,本文引入注意力机制的思想。通过改进TF-IDF算法和Bi-LSTM神经网络构建注意力模型,筛选出对情感极性相对更有影响的子文本;再使用roBerta预训练模型使文本信息得到良好表征,通过LSTM-GRU深度神经网络进行极性分类判断;此外也采用了集成学习等技巧使模型的稳定性和准确率进一步提升。最终在测试集上的F1值达到0.8795,实验证明本文算法性能一定程度上优于传统算法。
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