基于CNN-BiLSTM网络引入注意力模型的文本情感分析

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为了解决单一卷积神经网络(CNN)缺乏利用文本上下文信息的能力和简单循环神经网络(RNN)无法解决长时依赖的问题,提出CNN-BiLSTM网络引入注意力模型的文本情感分析方法。首先利用CNN的特征强学习能力提取局部特征,再利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)提取上下文相关特征的能力进行深度学习,最后,增加注意力层获取重要特征,使模型提取到有效的特征。在IMDB数据集上Accuracy值和均方根误差(RMSE)值分别达到90.34%和0.296 7,在Twitter数据集上Accuracy值和RMSE值分
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